大學畢業(yè)論文-—特定人孤立詞語音識別的研究.doc

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1、本科學生畢業(yè)論文（設計）題目(中文):特定人孤立詞語音識別的研究(英文):ResearchOfSpeaker-dependentIsolated-wordSpeechrecognition姓名學號院（系）專業(yè)、年級指導教師28畢業(yè)設計（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權說明原創(chuàng)性聲明本人鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)設計（論文），是我個人在指導教師的指導下進行的研究工作及取得的成果。盡我所知，除文中特別加以標注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得及其它教育機構(gòu)的學位或?qū)W歷而使用過的材料。對本研究提供過幫助和做出過貢獻的個人或集體，均已在文中作了明確的

2、說明并表示了謝意。作者簽名：　　　　　日　期：　　　　　指導教師簽名：　　　　　日　　期：　　　　　使用授權說明本人完全了解大學關于收集、保存、使用畢業(yè)設計（論文）的規(guī)定，即：按照學校要求提交畢業(yè)設計（論文）的印刷本和電子版本；學校有權保存畢業(yè)設計（論文）的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽服務；學?？梢圆捎糜坝?、縮印、數(shù)字化或其它復制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學?？梢怨颊撐牡牟糠只蛉績?nèi)容。作者簽名：　　　　　日　期：　　　　　28湖南科技學院本科畢業(yè)論文（設計）誠信聲明本人鄭重聲明：所呈交的本科畢業(yè)論文（設計

3、），是本人在指導老師的指導下，獨立進行研究工作所取得的成果，成果不存在知識產(chǎn)權爭議，除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體均已在文中以明確方式標明。本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔。本科畢業(yè)論文（設計）作者簽名：二○○八年月日28畢業(yè)論文（設計）任務書課題名稱：特定人孤立詞語音識別的研究學生姓名：系別：物理與電子工程系專業(yè)：電子信息工程指導教師：28湖南科技學院本科畢業(yè)論文（設計）任務書1、主題詞、關鍵詞：語音識別、孤立詞、特定人、DTW2、畢業(yè)論文（設計）內(nèi)容要求：對語音識別的概念、分

4、類、發(fā)展過程及發(fā)展趨勢要有所介紹；設計一個基于特定人的語音識別系統(tǒng)，給出實現(xiàn)方案。對特定人語音識別系統(tǒng)中牽涉到的有關識別算法要進行編程，并在MATLAB6.5環(huán)境下進行仿真調(diào)試，給出具體仿真結(jié)果。283、文獻查閱指引：[1]趙力．語音信號處理．第一版，北京：機械工業(yè)出版社.[2]陳立萬．基于語音識別系統(tǒng)中DTW算法改進技術研究．微計算機信息，2006，2（2）.[3]何強，何英．MATLAB擴展編程．第一版，北京：清華大學出版社.[4]李瀟，王大堃．基于MATLAB的孤立字語音識別試驗平臺．四川理工學院學報（自然科學版），19（3）.4、畢業(yè)論文（設計）進度安排：1．2007

5、.12月--1月論文資料收集和整理，完成開題報告。2．2008.2月--3月查找資料，給出系統(tǒng)實現(xiàn)方案，對算法進行編程和調(diào)試并完成畢業(yè)論文初稿。3．2008.3月--4月完成畢業(yè)論文修改并定稿。4．2008年5月準備答辯。教研室意見：負責人簽名：注：本任務書一式三份，由指導教師填寫，經(jīng)教研室審批后一份下達給學生，一份交指導教師，一份留系里存檔。28湖南科技學院本科畢業(yè)論文（設計）開題報告書論文（設計）題目特定人孤立詞語音識別的研究作者姓名周剛所屬系、專業(yè)、年級物理與電子工程系電子信息工程專業(yè)2004年級指導教師姓名、職稱楊熙預計字數(shù)10000開題日期2008.1.15選題的根

6、據(jù)：1）說明本選題的理論、實際意義2）綜述國內(nèi)外有關本選題的研究動態(tài)和自己的見解一個完整特定人孤立詞語音識別系統(tǒng)通常包括語音的輸入、語音的預處理（預加重、加窗分幀、端點檢測等）、特征提取、訓練與識別等幾個環(huán)節(jié)。語音識別的過程可以被看作模式匹配的過程。本文介紹的DTW是采用一種最優(yōu)化的算法——動態(tài)規(guī)整法，通過將待識別語音信號的時間軸進行不均勻地扭曲和彎曲，使其特征與模板特征對齊，并在兩者之間不斷地進行兩個矢量距離最小的匹配路徑計算，從而獲得兩個矢量匹配時累積距離最小的規(guī)整函數(shù)。這是一個將時間規(guī)整和距離測度有機結(jié)合在一起的非線性規(guī)整技術，保證了待識別特征與模板特征之間最大的聲學相

7、似特性和最小的時差失真。DTW解決了發(fā)音長短不一的模板匹配問題，是語音識別中出現(xiàn)較早，較為經(jīng)典的一種算法。語音識別研究從二十世紀50年代開始到現(xiàn)在已經(jīng)歷半個多世紀的蓬勃發(fā)展，在這期間獲得了巨大的進展。但語音識別ASR（AutomaticSpeechRecognition）系統(tǒng)的實用化研究仍是近十年語音識別研究的一個主要方向。語音識別系統(tǒng)包含的知識面非常廣，對其進行研究對自己各方面知識的應用能力會有很大的提高。并且語音識別作為一門正火熱發(fā)展的技術，其發(fā)展前景相當可觀，對其進行深入了解，研究是非常必要的。主