【基於ARMA模型的汉语语音音素识别系统】.pdf

博士学位论文基于ARMA模型的题日:汉语语音音素识别系统李宛州博士生姓色生物医学仪器及工程学科、专业吕营教授指导教师一九八八年四月日期编号

致谢本文是在我的导师吕维雪教授悉心指导下完成的,在攻读博士研究生的三年期间始终都得到了吕先生的热情敢励与深切教诲,致使我得以完成本课题的工作并在学业上取得了相应进步,吕先生的严谨学风使我获益终身,在此谨表示我对他的衷心感谢.论文期间还得到了教研室胡大可副教授,唐渝副教授的热情帮助,清华大学精仪系严普强教授对课题提出了许多有益的见解使我获益非浅,校测试中心杨世超教授也给予了热情的帮助和指教,在此,我对他们表示深切地谢意.同时,课题的完成是语音课题组的张武明、陈小芬、路久怀、付立群诸位研究生的宝贵合作之结果,我的同学杨华博士、郑行一博士,教研室杨赛老师对本文工作也给予了充分的合

摘要本文通过对语音识别历史进程,现状和发展趋势的综述,在详细分析了语音产生的数字模型基础上,建立了较以往全极点模型更有效的拟合于语音,尤其是辅、鼻音的零极点模型算法,从理论及实验上探索了算法导出的ARMA倒谱系数作为语音识别特征参数的新方法.论文首先在IBM-PC计算机上建立了17KHz采样率,60db语音输入动态范围的语音识别实验系统。以后又完成了汉语普通话、特定人、孤立发音的声韵母识别实验,并给出了完整的程序文本。