实例介绍
【实例简介】
本文对现有的语音识别技术发展现状进行了分析，首先介绍了语 音识别的基本理论，包括语音信号的预处理、端点检测和特征提取。 在此基础上，介绍了三个有效语音识别特征参数—线性预测编码系数 LPC、线性预测倒谱系数LPCC和美尔频率倒谱系数MFCC的具体提 取方法，其次分别讨论了隐马尔可夫模型HMM和人工网络模型ANN 在语音识别中的具体应用，介绍了它们各自的模型训练与识别算法， 最后针对HMM具有很强的对时间归整能力和ANN具有很强的分类 能力，利用它们各自的优点把HMM和ANN结合起来，实验证明， 混合后的模型HMM/ANN提高了语音识别的准确率和抗噪性，充分体 现了混合模型的可行性和有效性。
【实例截图】
【核心代码】
本文对现有的语音识别技术发展现状进行了分析，首先介绍了语 音识别的基本理论，包括语音信号的预处理、端点检测和特征提取。 在此基础上，介绍了三个有效语音识别特征参数—线性预测编码系数 LPC、线性预测倒谱系数LPCC和美尔频率倒谱系数MFCC的具体提 取方法，其次分别讨论了隐马尔可夫模型HMM和人工网络模型ANN 在语音识别中的具体应用，介绍了它们各自的模型训练与识别算法， 最后针对HMM具有很强的对时间归整能力和ANN具有很强的分类 能力，利用它们各自的优点把HMM和ANN结合起来，实验证明， 混合后的模型HMM/ANN提高了语音识别的准确率和抗噪性，充分体 现了混合模型的可行性和有效性。
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