TOP31（毕业论文）连续语音识别中半连续HMM的研究及实现硕士学位论文.doc文档免费在线阅读

现在，更准确可靠和容易加工的手段是输入计算机以抽象数据编码的形式进行记录。

最常用的方式是用键盘输入，这要这样非特定人似乎就变成了特定人识别系统。

所以非特定人系统和特定人系统往往没有个绝对的界限。

语音识别的应用价值语音识别有极其巨大的应用价值，这主要表现在以下几方面种非常自然的文字输入方法二〇〇二年识别系统可以对所有人的语音产生较好的识别结果。

实际上，许多非特定人的识别系统都具有自适应功能，可以用个使用者的输入对系统参数继续进行训练，以对这个人达到更好的识别效果所以识别也越困难。

按被识别人范围特定人识别语音识别系统专门为特定人定制，当对这个人进行语音识别时，系统可达到定令人满意的识别正确率非特定人识别可识别词数大于但小于个大词汇量识别可识别词数大于个。

随着词汇量的增加，在特征空间中相邻词的距离减小了，而词与词交叉重叠的机会增大这四种系统可以使用相同的声学模型，连续语音系统和自然口语系统也可以共享些语言后处理的算法，等等。

按词汇量大小小词汇量识别可识别词数少于个中词汇量限制。

自然口语识别是语音识别的最高阶段，也是现在的个研究热点。

尽管这四种语音输入方式有或多或少的区别，但实际系统常常包含了许多相同或相似的模块和算法。

如语音信号预处理部分有时可以通用于这四种系统，音。

语音完全口语化语音可以随意地连续停顿和快慢变化，可以有无关的内容如咂嘴的声音嗯„„等，可以有重复和修改如他住在四三，噢，四四房间，语法上没有书面语那样较严格的，但识别正确率远远低于对孤立词和连接词的识别。

二〇〇二年五月七日星期二自然口语识别可以看作种更高级的连续语音输入方式。

说话者完全用自己习惯的自然方式输入语确率较低。

连续语音识别被识别的基本单位的语音可连续输入而不必停顿，同时对输入的基本单位的顺序有语法语义上的限制。

连续语音的输入方式比较接近自然，输入语音速度较快接词识别被识别的基本单位的语音可连续输入而不必停顿，同时对输入的基本单位的顺序没有限制。

如象电话号码这样的数字串就可用连接词识别法。

它的缺点是应用范围不广，而且识别正类按说话方式及语言规则孤立词识别被识别的基本单位的语音之间有明显的停顿间隔。

这种系统的识别正确率最高，但输入语音速度较慢，而且使用者常常感到语音输入方式不自然连处理理论模式识别理论统计信息理论最优化理论计算机科学以及声学语言学语义学脑科学生理学等众多学科紧密相连的综合学科。

目前，语音识别系统有多种工作方式，人们常常从不同的角度对识别系统进行分它属于信息或通信系统的信息处理学科在自动化学科中，它是模式识别的个重要研究对象。

同时语言学家和生理学家也对这种用机器识别人类语言的技术不断作出自己的贡献。

于是，语音识别成为门与人工智能数字信号，多个领域的研究工作者参与其中，因此又可被归于多个大学科。

在计算机大学科中，它是智能计算机的智能接口科学在信息处理大学科中，它是信息识别的个重要分支在通信及电子系统电路信号及系统等大学科中，识别结果的影响系统的性能和评价第六章总结参考文献个人简历致谢二〇〇二年五月七日星期二第章概述语音识别现代语音识别是用电子计算机从人的语音信号中提取信息，确定其语言含义的过程。

它是门交叉学科，识别结果的影响系统的性能和评价第六章总结参考文献个人简历致谢二〇〇二年五月七日星期二第章概述语音识别现代语音识别是用电子计算机从人的语音信号中提取信息，确定其语言含义的过程。

它是门交叉学科，多个领域的研究工作者参与其中，因此又可被归于多个大学科。

在计算机大学科中，它是智能计算机的智能接口科学在信息处理大学科中，它是信息识别的个重要分支在通信及电子系统电路信号及系统等大学科中，它属于信息或通信系统的信息处理学科在自动化学科中，它是模式识别的个重要研究对象。

同时语言学家和生理学家也对这种用机器识别人类语言的技术不断作出自己的贡献。

于是，语音识别成为门与人工智能数字信号处理理论模式识别理论统计信息理论最优化理论计算机科学以及声学语言学语义学脑科学生理学等众多学科紧密相连的综合学科。

目前，语音识别系统有多种工作方式，人们常常从不同的角度对识别系统进行分类按说话方式及语言规则孤立词识别被识别的基本单位的语音之间有明显的停顿间隔。

这种系统的识别正确率最高，但输入语音速度较慢，而且使用者常常感到语音输入方式不自然连接词识别被识别的基本单位的语音可连续输入而不必停顿，同时对输入的基本单位的顺序没有限制。

如象电话号码这样的数字串就可用连接词识别法。

它的缺点是应用范围不广，而且识别正确率较低。

连续语音识别被识别的基本单位的语音可连续输入而不必停顿，同时对输入的基本单位的顺序有语法语义上的限制。

连续语音的输入方式比较接近自然，输入语音速度较快，但识别正确率远远低于对孤立词和连接词的识别。

二〇〇二年五月七日星期二自然口语识别可以看作种更高级的连续语音输入方式。

说话者完全用自己习惯的自然方式输入语音。

语音完全口语化语音可以随意地连续停顿和快慢变化，可以有无关的内容如咂嘴的声音嗯„„等，可以有重复和修改如他住在四三，噢，四四房间，语法上没有书面语那样较严格的限制。

自然口语识别是语音识别的最高阶段，也是现在的个研究热点。

尽管这四种语音输入方式有或多或少的区别，但实际系统常常包含了许多相同或相似的模块和算法。

如语音信号预处理部分有时可以通用于这四种系统，这四种系统可以使用相同的声学模型，连续语音系统和自然口语系统也可以共享些语言后处理的算法，等等。

按词汇量大小小词汇量识别可识别词数少于个中词汇量识别可识别词数大于但小于个大词汇量识别可识别词数大于个。

随着词汇量的增加，在特征空间中相邻词的距离减小了，而词与词交叉重叠的机会增大，所以识别也越困难。

按被识别人范围特定人识别语音识别系统专门为特定人定制，当对这个人进行语音识别时，系统可达到定令人满意的识别正确率非特定人识别系统可以对所有人的语音产生较好的识别结果。

实际上，许多非特定人的识别系统都具有自适应功能，可以用个使用者的输入对系统参数继续进行训练，以对这个人达到更好的识别效果，这样非特定人似乎就变成了特定人识别系统。

所以非特定人系统和特定人系统往往没有个绝对的界限。

语音识别的应用价值语音识别有极其巨大的应用价值，这主要表现在以下几方面种非常自然的文字输入方法二〇〇二年五月七日星期二人类希望将自己的语言记录下来，传统上可以通过书写等物理手段进行具体的保留。

现在，更准确可靠和容易加工的手段是输入计算机以抽象数据编码的形式进行记录。

最常用的方式是用键盘输入，这要求使用者必须经过专门的训练，而对普通用户又不太现实。

尤其对于使用汉语的中国人的来说，困难就更大，因为汉字是象形文字，不象英语等拼音文字那样每个字母都有键盘按键直接对应。

虽然现在汉语已有五笔字型等高效输入编码方式，但对于般人来说很难熟练掌握。

另方面，口语是人类生存的个重要手段，虽然它不是与生俱来的，但个健康人在他的早年即已习得，可以认为口语是绝大部分人最自然的交流方式。

有时，书写也可以作为人们的交流方式，不幸的是书写速度还是比普通的说话速度慢，所以口语应该成为最自然快速的文字输入方式。

语音控制在很多场合下，人们希望有手动控制以外的控制方式。

有时是为了安全，比如在驾驶车辆时，司机为了使用移动电话，分散精力用手拨号就是很危险的有时是为了方便，比如现在的掌上电脑体积很小，用普通电脑的按键方式使用很困难还有时是特殊环境的要求，比如我们在黑暗的场所操纵诸多开关按钮时，会发现并不容易。

而语音在这些方面却不受限二〇〇二年五月七日星期二朱凌云责任编辑语音识别个人电脑，俞铁成通用实时主意识别系统物理学报，计天颖种汉语连续主意识别的算法及其实现博士学位论文北京清华大学无线电系，徐波非特定人听写机系统模块研究。

第四届全国人机语音通讯学术会议李国杰主编第五届全国汉字识别语音识别与合成系统及自然语言处理系统评测结果智能机研究动态，二〇〇二年五月七日星期二王东口语对话系统的研究学士学位论文北京清华大学计算机系