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补充资料:计算机语音处理


计算机语音处理
computer speech processing

使识别率下降,影响了识别系统的使用效果。语音增强技术的目标,在于改进语音质量,消除背景噪声,提高系统识别率。②语音合成是人机交互的另一重要环节,即让计算机“说话”。让机器将文本语言转换成具有人类语音特点,且抑扬顿挫、自然流利的口头语言决非易事,要真正赋予机器语言功能,必须彻底了解语言是如何产生和感知,以及人类的语言交流是如何进行的。该项技术包括波形编码合成、参数分析合成、规则合成和文一语转换等。③语音编码的作用是实现语音数字化。数字化语音的传输和存储,在可靠性、抗干扰、快速交换、安全和廉价等方面都胜于模拟语音,在未来的综合业务数字网(IsDN)、卫星通信、移动通信、微波接力通信和信息高速公路等系统中,将无一例外地采用数字化语音传输和存储。速率为2.4Kb/s左右的语音编码器,将征性能和实用化方面,接近于64Kb/S的标准PCM编码器。 计算机语音处理的历史,可以追溯到20世纪50年代,其发展过程大体可分为3个阶段:早期的研究主要是基于模板匹配原理;中期的研究是在模板匹配基础上进行扩展,发展线性预测技术、动态规划技术、矢量量化技术等;近期的计算机语音处理,主要是基于隐马尔可夫模型(HMM)的研究及其与人工神经网络的结合。语音信号处理的基础理论和算法研究是紧密结合的两个方面:一方面研究语音的产q三和语音感知的理论,另一方面将语音作为信号来进行处理。60年代,瑞典学者c.范特(c.Fant)提出语音产生的滤波器模型,奠定了现代语音信号处理的理论基础。之后,线性预测技术和同步信号处理算法很快引入语音信号处理,成为语音信号分析、合成的有力工具。70年代初,采用动态时间规正匹配算法,较好地解决r语音特征时域上非线性变化问题。以后,出现了一系列重要算法,其中有语音编码中常用的分析合成方法(简称ABs),以及各种自适应方法和变换方法;在语音识别方面最重要的有与隐马尔可夫模型有关的一系列算法,以及语言的概率模型;在编码和识别方面很重要的有与矢量量化(VQ)有关的各种算法。人_[神经网络的自适应和自学习能力,对语音识别系统的陡壮性和可靠性起了较大作用。其他一些新理论,如模糊理论、混沌理论和小波信号处理等,在语音信号处理研究中也已得到应用。 计算机语音处理技术在工业、科技、军事等领域已有广泛的应用。
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参考词条