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免费毕业文档--智能语音识别遥控系统(二)

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免费毕业文档--智能语音识别遥控系统(二)毕业论文范文介绍开始：
（DP）原理的特定人识别。它们在应用上各有优缺点。HMM非特定人员的优点是用户无需经过训练，可以直接使用；并且具良好的稳定性（即对使用者而言，语音识别性能不会随着时间的延长而降低）。但非特定人语音识别也有其很难克服的缺陷。首先，使用该方法需要预先采集大量的语料库，以便训练出相应的识别模型，这就大大提高了应用此技术的前期成本；其次，非特定人语音识别很难解决汉语中不同方言的问题，限制了它的使用区域；另外还有一个因素也应予以考虑，家电中用于控制的具体命令词语最好不要完全固定，应当根据的用户的习惯而改变，这一点在非特定人识别中几乎不可能实现。因此大多数家电遥控器不适合采用此方案。DP特定人识别的优点是方法简单，对硬件资源要求较低；此外，这一方法中的训练过程也很简单，不需预先采集过多的样本，不仅降低了前期成本，而且可以根据用户习惯，由用户任意定义控制项目的具体命令语句，因而适合大多数家电遥控器的应用。DP特定识别的严重缺点是它的稳健性不理想，对有些人的语音识别率高，有的人识别率却不高；刚训练完时识别率较高，但随着时间的推迟而识别率降低。些缺点往往给用户带来不便。为克服这些缺陷，对传统方法作为改进，使识别性能和稳健性都有显著的提高，取得令人满意的结果。
其二、端点检测方法
影响孤立词识别性能的一个重要因素是端点检测准确性[4]。在10个英语数字的识别测试中，60毫秒的端点误差就使识别率下降3%。对于面向消费类应用的语音识别芯片系统，各种干扰因素更加复杂，使精确检测端点问题更加困难。为此，提出了称为FRED（Frame-based Readl_time Endpoint Detection）算法[3]的两级端点检测方案，提高端点检测的精度。第一级对输入语音信号，根据其能量和过零率的变化，进行一次简单的实时端点检测，以便去掉静音得到输入语音的时域范围，并且在此基础上进行频谱特征提取工作。第二级根据输入语音频谱的FFT分析结果，分别计算出高频、中频和低频段的能量分布特性，用来判别轻辅音、浊辅音和元音；在确定了元音、浊音段后，再向前后两端扩展搜索包含语音端点的帧。FRED端点检测算法根据语音的本质特征进行端点检测，可以更好地适应环境的干扰和变化，提高端点检测的精度。
在特定人识别中，比较了常用的FED（Fast Endpoint Detection）[5]和FRED两种端点检测算法的性能。两种算法测试使用相同的数据库，包括7个人的录音，每个人说100个人名，每个人名读3遍。测试中的DP模板训练和识别算法为传统的固定端点动态时间伸缩（DTW）模板匹配算法[4]。两种端点检测算法的识别率测试结果列在表2-1中。
端点检测算法第1人第2人第3人第4人第5人第6人第7人平均
FED 92.5% 87% 92.6% 95.6% 96.2% 96.8% 100% 94.4%
FRED 94.3% 89.9% 93.2% 99.4% 99.4% 98.8% 100% 96.4%
表2-1 比较FED和FRED端点检测算法对DTW模板匹配识别率的影响
测试结果说明：使用FRED端点检测算法，所有说话人的识别率都有了不同程度的提高。因此，本系统采用这种两级端点检测方案。其三、模拟匹配算法DTW是典型的DP特定人算法，为了克服自然语速的差异，用动态时间规整方法将模板特征序列和语音特征序列进行匹配，比较两者之间的失真，得出识别判决的依据。假设存储的一个词条模板包括M帧倒谱特征R={r(m);m=1,2,∧,M}；识别特征序列包括N帧倒谱特征T={t(n);n=1,2, ∧,N}。在r(i)和t(i)之间定义帧局部失真D(i,j),D(i,j)=|r(i)-t(i)| 2，通过动态规划过程，在搜索路径中找到累积失真最小的路径，即最优的匹配结果。采用对称形式DTW：
S(i-1,j-2)+2D(I,j-1)+d(I,j)(1)
S（I,j）=min{s(i-1,j-1)+2D(i,j)
S(i-2,j-1)+2D(i-1,j)+d(i,j)
其中S(i,j)是累积失真,D（i,j）是局部失真。当动态规划过程计算到固定结点（N，M）时，可以计算出该模板动态匹配的归一化距离，识别结果即该归一化距离最小的模板词条：x=argmin{S(N,Mx)}。为了提高DTW识别算法的识别性能和模板的稳健性，提出了双模板策略，即x=argmin{S(N,M2x)}。第一次输入的训练词条存储为第一个模板，第二次输入的相同训练词条存储为第二个模板，希望每个词条通过两个较稳健的模板来保持较高的识别性能。与上面测试相同，也利用7个人说的100个人名，每个人名含3遍的数据库，比较DTW单模板和双模板的性能差别，结果更在表2-2中。
DTW 第1人第2人第3人第4人第5人第6人第7人平均
单模板 94.3% 89.9% 93.2% 99.4% 99.4% 98.8% 100% 96.4%
双模板 99.4% 96.6% 98.5% 100% 100% 98.8% 100% 99.0%
表2-2 DTW不同模板数的识别率比较
测试结果说明：通过存储两个模板，相当大地提高了DTW识别的性能，其稳健性也有很大的提高。因此，对特定人识别系统，采用DTW双模板是简单有效的策略。
综上所述，该嵌入式语音识别芯片系统采用了改进端点检测性能的FRED算法，12阶Mel频标倒谱参数（MFCC）作为特征参数，使用双模板训练识别策略。通过一系列测试，证明该系统对特定人的识别达到了很好的识别性能，完全可以满足家用电器中声控应用的要求。
2.2语音控制遥控器设计
目前家用遥控器主要为按键式，并有两种类型：一种是固定码型，每个键对应一种或几种码型，都是生产厂家预先设定好的，用户不能更改；另一种是学习型，具有自我学习遥控码的功能，可由用户定义遥控器的每个键对应的码型，它能够将多种遥控器集于一身，用一个遥控器就可控制多个家电，又可

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