基于平均路径长度的语音识别算法的研究与仿真

• 作者: 张延盛 张艳萍
• 来源期刊: 南京信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 语音识别 动态时间规整 模板训练 平均路径长度
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 62-66
• 分类号: TN912.34
• 字数: 3056字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-7070.2011.01.008

摘要

提出了一种基于平均路径长度的语音识别算法.采用的识别方法属于小词汇量孤立词语音识别,主要包括端点检测、特征提取和模式识别.首先,在对语音信号预处理的基础上,采用梅尔频率倒谱系数(MFCC)为特征参数提取算法,动态时间规整(DTW)作为识别算法;然后,结合基于平均路径长度的模板训练方法,即采用少量样本,通过计算平均路径长度得到参考模板;最后,采用实验室环境下采集的语音信号进行实验.仿真结果表明:改进后的算法与单个样本训练相比,提高了识别率及鲁棒性;同时,相对于矢量量化(VQ)技术,只需较少的训练样本,降低了算法的复杂度.实验得到了较好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张艳萍	南京信息工程大学电子与信息工程学院	43	172	7.0	10.0
2	张延盛	南京信息工程大学电子与信息工程学院	1	2	1.0	1.0