淺談?wù)Z(yǔ)音識別中計算機仿真的運用論文
摘要：文章闡述了一種改進(jìn)的基于自適應模型的語(yǔ)音識別方法。概括歸納了實(shí)現這種方法的三大模塊：語(yǔ)音數據采集模塊，基于自適應模型的語(yǔ)音識別模塊和體現應用的結果顯示模塊。
關(guān)鍵詞：計算機仿真；語(yǔ)音識別；算法
引言：當下對于語(yǔ)音識別技術(shù)的研究處于初期階段，但現在市面上出現的大量語(yǔ)音識別的產(chǎn)品例如DragonDictation,Siri等表明語(yǔ)音識別技術(shù)還擁有巨大的發(fā)展與應用空間。
1 提出背景
目前大多數的語(yǔ)音識別設備在算法上都是基于傳統的GMM方式，傳統的GMM方式的核心思想是利用多個(gè)高斯分布的概率密度函數組合來(lái)描述特征矢量在概率空間的分布狀況。傳統的GMM方法需要先計算所有說(shuō)話(huà)人模型的識別概率p,然后取識別概率最大的說(shuō)話(huà)人模型作為識別結果。而人類(lèi)在進(jìn)行說(shuō)話(huà)人識別時(shí),是一邊聽(tīng)取語(yǔ)音,一邊做出判斷,同時(shí)排除掉絕對不可能的說(shuō)話(huà)人，在若干相似說(shuō)話(huà)人之間選擇,當有很大的把握性時(shí),做出最終判定。這不同于目前的機器識別方法,總是取固定時(shí)長(cháng)的語(yǔ)音數據,且對所有的說(shuō)話(huà)人均同等對待。傳統的GMM模型在說(shuō)話(huà)人集合很大時(shí)需要大量的數據收集和較長(cháng)的處理時(shí)間，會(huì )影響到分辨說(shuō)話(huà)人身份的準確性。所以我們需要一種更加高效，高可靠性的方式來(lái)改進(jìn)當前主流的語(yǔ)音識別算法，更好的服務(wù)于當前信息化社會(huì )。
2 自適應模型
自適應[1]是指處理和分析過(guò)程中，根據處理數據的數據特征自動(dòng)調整處理方法、處理順序、處理參數、邊界條件或約束條件,使其與所處理數據的統計分布特征、結構特征相適應,以取得最佳的處理效果。在特征提取階段，根據不同的說(shuō)話(huà)人，選取不同長(cháng)度的語(yǔ)音提取特征，對于易于區分的說(shuō)話(huà)人，只選取少量語(yǔ)音就可以正確識別,對于難于區分的說(shuō)話(huà)人，提取大量語(yǔ)音進(jìn)行識別,從而在整體上減少了提取特征的時(shí)間;在識別階段,只選取少量語(yǔ)音進(jìn)行總體說(shuō)話(huà)人識別模型的識別概率計算,而選取較多的語(yǔ)音,對前期選取的識別概率較高的說(shuō)話(huà)人模型計算識別概率，從而一方面保證不降低識別率，一方面大幅度減少識別時(shí)間。
3 研究目標及主要內容
3.1研究目標。我們研究的主要目標是通過(guò)MATLAB模型仿真功能，實(shí)現基于自適應的語(yǔ)音識別技術(shù)來(lái)確定說(shuō)話(huà)人身份。在收集到語(yǔ)音信號的后，完成對信號的處理，主要是基于MFCC的特征提取實(shí)現語(yǔ)音庫的搭建,之后使用自適應的語(yǔ)音識別技術(shù)，將原先采集到的信息和后續說(shuō)話(huà)人所說(shuō)的語(yǔ)音在自適應的模型下進(jìn)行比對，來(lái)確定說(shuō)話(huà)人是否為本人，并且借助外圍設別對結果進(jìn)行顯示，最終實(shí)現一個(gè)輸入-處理--輸出的語(yǔ)音識別平臺搭建。
3.2研究?jì)热�。以MATLAB軟件為主要工具，配合外圍所搭建的輸入設備，顯示設備完成一個(gè)可以應用的說(shuō)話(huà)人身份識別系統的搭建。（1）深入研究語(yǔ)音信號的采集方式，能夠將通過(guò)外圍設備將采集到的語(yǔ)音信號進(jìn)行處理，并在MATLAB中實(shí)現編程，為后續的語(yǔ)音識別提供素材。（2）通過(guò)研究自適應模型的原理，設計基于其原理的算法，將（1）中經(jīng)過(guò)處理后的語(yǔ)音信號與應用時(shí)輸入的語(yǔ)音信號進(jìn)行識別，通過(guò)MATLAB完成計算，這一步是整個(gè)研究中最重要的部分，運算完成將給出處理結果。（3）搭建外圍顯示設備，我們將MATLAB和單片機進(jìn)行通信，MATLAB將識別結果傳輸給單片機，我們通過(guò)單片機來(lái)提供一個(gè)顯示說(shuō)話(huà)人身份識別信息并與用戶(hù)交互的平臺。
4 技術(shù)路線(xiàn)
4.1語(yǔ)音數據采集模塊。目前所有的語(yǔ)音識別方式都需要一個(gè)語(yǔ)音庫來(lái)進(jìn)行匹配�；谧赃m應的語(yǔ)音識別也要在語(yǔ)音庫的搭建上進(jìn)行如下操作。4.1.1采集說(shuō)話(huà)人語(yǔ)音。使用錄音筆在消音室中采集到說(shuō)話(huà)人的聲音，我們會(huì )將模擬信號轉成數字信號，并且進(jìn)行處理。為了得到高質(zhì)量的聲音信號，確保語(yǔ)音庫的精確性，我們選擇在消音室完成聲音采集工作。4.1.2特征提取及語(yǔ)音庫搭建。模擬信號進(jìn)行A/D轉換后，我們要對數字信號進(jìn)行處理，這里我們使用MFCC這種主流的語(yǔ)音信號特征提取方式來(lái)進(jìn)行提取。MFCC[2]是基于了Mel頻率的倒譜系數，我們輸入樣本音頻，對樣本音頻預加重，分幀，加窗，再做傅里葉變換，進(jìn)行Mel頻率濾波，進(jìn)行Log對數能量提取等操作從而完成采集的語(yǔ)音的特征提取。這一步的核心還是將采集到的模擬信號按照A/D轉換使其成為可以通過(guò)MATLAB調用的數據。
4.2基于自適應模型的語(yǔ)音識別模塊設計。這個(gè)模塊是我們的研究最核心的部分，我們基于這個(gè)模型來(lái)實(shí)現主要功能。4.2.1當說(shuō)話(huà)人為陌生人，先排除。傳統的語(yǔ)音識別主要是將采集到的信號和原來(lái)收集的所有信號進(jìn)行比對從而確定說(shuō)話(huà)人身份，但這樣做有時(shí)會(huì )浪費時(shí)間，也可能出現誤差。而自適應模型首先去做的就是特征抽取，將已經(jīng)采集到的語(yǔ)音數據進(jìn)行處理，尋找到他們的共同特征，當需要識別的信號不符合這種特性的時(shí)候，我們首先要將其排除，這樣，在排除陌生人說(shuō)話(huà)時(shí)會(huì )更加簡(jiǎn)便。在我們對說(shuō)話(huà)人識別前先把陌生人給排除，在說(shuō)話(huà)者不是陌生人的情況下，我們會(huì )減少很多干擾因素，能夠節約識別時(shí)間，提高識別精度。4.2.2當說(shuō)話(huà)人已經(jīng)在語(yǔ)音庫中，確定其身份。我們的算法主要是研究的對象是已經(jīng)將語(yǔ)音信息導入到語(yǔ)音庫中的人群，這里我們要用到SVM[3]技術(shù)，SVM是一個(gè)可以把低維下線(xiàn)性不可分的問(wèn)題變成一個(gè)高維線(xiàn)性可分問(wèn)題的技術(shù)。在我們自適應語(yǔ)音識別說(shuō)話(huà)人身份時(shí)，我們需要對收集到的語(yǔ)音數據進(jìn)行分類(lèi)。例如我們收集到1000組語(yǔ)音，按照收集到的語(yǔ)音特征分成250組，每組4個(gè)人。當說(shuō)話(huà)人開(kāi)始識別，我們先去找到這個(gè)說(shuō)話(huà)人屬于哪個(gè)組，然后在這個(gè)4人小組里面在進(jìn)行區分，這樣，我們把原先需要一一匹配的說(shuō)話(huà)人識別僅僅需要幾步就可以實(shí)現。
4.3體現應用的結果顯示模塊。使用一塊單片機與一塊顯示屏，通過(guò)Matlab中的設備控制箱將識別結果傳送到單片機，單片機依據識別結果在顯示屏進(jìn)行顯示。
5 結語(yǔ)
和當前主流的傳統高斯混合模型相比，我們設計出的基于自適應的模型結構，可以很大程度上減少在聲音識別前所需要收集的數據量，節約空間，同時(shí)由于自適應算法的優(yōu)越性我們也能夠在提高語(yǔ)音識別的可靠性，很大程度上減少在識別過(guò)程中由于外部因素所造成的誤差。
引用：
[1]丁博，王懷民，史殿習.構造具備自適應能力的軟件[J].軟件學(xué)報.2013（07）
[2]李澤，崔宣，馬雨廷等.MFCC和LPCC特征參數在說(shuō)話(huà)人識別中的研究[J].河南工程學(xué)院學(xué)報.2010(06).
[3]李書(shū)玲，劉蓉，張?chǎng)虤J等.基于改進(jìn)型SVM算法的語(yǔ)音情感識別[J].計算機應用.2013(07).
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