語(yǔ)音生詞本的分析和實(shí)現(xiàn).pdf

1、自上世紀(jì)中葉以來(lái)，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在不斷地進(jìn)步與發(fā)展?；谡Z(yǔ)音識(shí)別的系統(tǒng)逐漸從實(shí)驗(yàn)室走向人們的日常生活當(dāng)中。時(shí)下流行的Siri、Cortana語(yǔ)音個(gè)人助手，無(wú)一不是建立在語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的基礎(chǔ)上。與此同時(shí)，在21世紀(jì)的今天，英語(yǔ)作為一門(mén)國(guó)際通用語(yǔ)言，在國(guó)人的學(xué)習(xí)、工作和生活當(dāng)中扮演著越來(lái)越重要的角色。本文為此，基于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，利用kivy框架設(shè)計(jì)了一款跨平臺(tái)的查單詞的應(yīng)用——語(yǔ)音生詞本。這款軟件既支持文本查詢(xún)，又提供語(yǔ)音查詢(xún)功能。從而幫助人們

2、能夠更好地學(xué)習(xí)和掌握一門(mén)外語(yǔ)。
　　本文首先介紹語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展歷程、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在實(shí)際生活生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用，為本文所研究的語(yǔ)音生詞本確立研究路線。在此基礎(chǔ)上，本文按照語(yǔ)音信號(hào)從聲帶產(chǎn)生直到最終被識(shí)別的順序，分別介紹了語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的組成部分，包括語(yǔ)音信號(hào)的產(chǎn)生、預(yù)處理、端點(diǎn)檢測(cè)以及特征參數(shù)的提取。接著，針對(duì)不同的核心識(shí)別算法（DTW/HMM），分別對(duì)基于這兩種不同算法的系統(tǒng)進(jìn)行描述。對(duì)于DTW算法，對(duì)其基本原理進(jìn)行深度的分析，簡(jiǎn)述

3、了算法實(shí)現(xiàn)方式，并且通過(guò)分析某些特殊情況，從而提出了對(duì)算法的改進(jìn)；對(duì)于HMM算法，描述了其基本的組成元素和三個(gè)基本問(wèn)題。從系統(tǒng)的角度對(duì)HMM系統(tǒng)每一個(gè)模塊進(jìn)行分析（包括向量標(biāo)注，模型訓(xùn)練）。并對(duì)向量標(biāo)注中用到的向量量化器進(jìn)行實(shí)現(xiàn)和改進(jìn)。在討論模型訓(xùn)練的過(guò)程中也對(duì)模型的選擇和初始狀態(tài)的設(shè)定進(jìn)行了一定的分析和討論。
　　本文通過(guò)python編程語(yǔ)言分別實(shí)現(xiàn)了基于DTW和HMM算法的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，并且對(duì)這兩種算法得到的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行比較和