语音控制的基础就是语音识别技术,可以是特定人或者非特定人的。非特定人的应用更为广泛,对于用户而言不用训练,因此也更加方便。语音识别可以分为孤立词识别,连接词识别,以及大词汇量的连续词识别。对于智能机器人这类嵌入式应用而言,语音可以提供直接可靠的交互方式,语音识别技术的应用价值也就不言而喻。
1 语音识别概述
语音识别技术最早可以追溯到20世纪50年代,是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。按照目前主流的研究方法,连续语音识别和孤立词语音识别采用的声学模型一般不同。孤立词语音识别一般采用dtw动态时间规整算法。连续语音识别一般采用hmm模型或者hmm与人工神经网络ann相结合。
语音的能量来源于正常呼气时肺部呼出的稳定气流,喉部的声带既是阀门,又是振动部件。语音信号可以看作是一个时间序列,可以由隐马尔可夫模型(hmm)进行表征。语音信号经过数字化及滤噪处理之后,进行端点检测得到语音段。对语音段数据进行特征提取,语音信号就被转换成为了一个向量序列,作为观察值。在训练过程中,观察值用于估计hmm的参数。这些参数包括观察值的概率密度函数,及其对应的状态,状态转移概率等。当参数估计完成后,估计出的参数即用于识别。此时经过特征提取后的观察值作为测试数据进行识别,由此进行识别准确率的结果统计
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