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        清濁音分離抗噪的語音識別算法的研究

        2018-01-17 12:32:07李云
        電子技術(shù)與軟件工程 2017年24期
        關(guān)鍵詞:濁音清音語音識別

        摘 要

        針對噪音環(huán)境下,語音識別率嚴(yán)重下降,根據(jù)清濁音發(fā)音原理的不同,提出一種清濁音分離抗噪的語音識別算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能在噪音環(huán)境下明顯提高語音識別率。

        【關(guān)鍵詞】語音識別 清音 濁音 高斯模型 超高斯模型

        語音識別技術(shù)就是讓機(jī)器接收,識別和理解語音信號,并將其轉(zhuǎn)換成相應(yīng)數(shù)字信號的技術(shù)。1956年,普林斯頓大學(xué)RCA實(shí)驗(yàn)室成功運(yùn)用模擬電路將識別語音與模板語音進(jìn)行對比(運(yùn)算),從而開發(fā)出單音節(jié)識別系統(tǒng)。1959年,英國的Fry和Denes等人共同開發(fā)出一個(gè)改進(jìn)的語音識別器,它能識別出9個(gè)輔音和4個(gè)元音,同時(shí)他們還制定了一些與音素序列有關(guān)的規(guī)則,這標(biāo)志著人類開始對語音中元音和輔音的分別研究。上個(gè)世紀(jì)八十年代,一種由馬爾可夫鏈演變而來,并用參數(shù)表示的用于描述隨機(jī)過程統(tǒng)計(jì)特性的概率模型得到了空前的發(fā)展,目前大部分語音識別系統(tǒng)都是以它作為基本框架來建模,這便是隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)。該模型能在安靜環(huán)境中或某種特定噪音環(huán)境中,取得很好的識別效果。但對于復(fù)雜的噪音環(huán)境,識別率下降顯著。針對這一弊端,本文提出一種清濁音分離抗噪的語音識別算法,它將清音和濁音進(jìn)行分離,并針對各自不同的特點(diǎn)分別進(jìn)行處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能有效降低噪音,提高噪音環(huán)境下的語音識別率,具有很高的實(shí)用性。

        1 語音的聲學(xué)原理

        用數(shù)字技術(shù)來描述產(chǎn)生模擬信號的語音,這一過程稱為語音信號的聲學(xué)模型。根據(jù)發(fā)音原理的不同,語音信號分為清音和濁音。清音是發(fā)音時(shí)聲帶不振動而與空氣摩擦產(chǎn)生的音。當(dāng)氣流通過聲門時(shí),如果聲道中某處面積很小,氣流高速沖過此處時(shí)產(chǎn)生湍流,當(dāng)氣流速度與橫截面積之比大于某個(gè)臨界速度便產(chǎn)生摩擦音即清音。將發(fā)音時(shí)聲帶振動而產(chǎn)生的音稱為濁音,人平時(shí)說話以濁音居多。清音由白噪聲序列激勵一個(gè)線性系統(tǒng)而產(chǎn)生,這個(gè)線性系統(tǒng)僅由激勵源和輻射模型級聯(lián)而成。濁音的產(chǎn)生原理則不一樣,它是由一個(gè)周期性的δ脈沖串激勵一個(gè)線性系統(tǒng)而產(chǎn)生的輸出,該線性系統(tǒng)由激勵源、聲道模型和輻射模型級聯(lián)而成。清音和濁音的產(chǎn)生過程如圖1所示。

        其中,系數(shù)Av和Au分別用來調(diào)節(jié)濁音和清音的幅度和能量。

        3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        實(shí)驗(yàn)中,加入一個(gè)白噪聲序列,將普通算法,高斯模型抗噪算法與超高斯模型抗噪算法三者進(jìn)行測試,分別識別不同語音,得到識別率如表1所示。

        由表1可知,在白噪音的環(huán)境下,普通算法識別率非常低,不能滿足要求。而高斯模型抗噪算法,識別率明顯上升,能滿足一些要求不高的場合。超高斯模型抗噪算法識別率最高,能基本滿足實(shí)際需要。且三種算法,隨著識別語音總量的增加,其識別率都有所下降。

        4 結(jié)束語

        語音信號按照其發(fā)音原理的不同,可分為清音和濁音,清音靠與空氣摩擦發(fā)音,濁音靠聲帶振動發(fā)音,各自也具有不同的聲學(xué)模型。在帶噪音干擾語音識別中,超高斯分布模型考慮到語音信號自身的分布特點(diǎn),以及人耳對不同頻譜相位的敏感度不同,更加真實(shí)地反映出語音頻譜的參數(shù)分布,提高了噪音下的語音識別率。但仍然忽略掉一些高階多項(xiàng)式,而這些多項(xiàng)式在特定場合下是需要考慮的,這正是今后需要進(jìn)一步研究的。

        參考文獻(xiàn)

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        作者簡介

        李云(1984-),男,四川省廣漢市人。碩士學(xué)位。助教。2013年6月畢業(yè)于廣東工業(yè)大學(xué),現(xiàn)在四川信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院擔(dān)任教師工作。主要研究方向?yàn)檎Z音識別,從事語音識別算法研究及語音識別產(chǎn)品開發(fā)。

        作者單位

        四川信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院 四川省廣元市 628000endprint

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