神经网络在语音识别中的应用.pdf

【神经网络在语音识别中的应用】 随着信息技术的快速发展，智能终端已经深入到人们生活的方方面面，传统的触屏、键盘或鼠标等人机交互方式逐渐无法满足快速信息交换的需求。语音交互作为一种自然、高效的交流方式，已经成为现代人机交互的重要趋势。语音识别技术作为语音交互的核心，其准确性和效率直接影响用户体验。近年来，神经网络在语音识别领域的应用取得了显著成果，特别是在汉语语音识别上的突破，弥补了汉语复杂性带来的识别难题。 神经网络因其独特的非线性映射、泛化能力和容错性，成为语音识别领域的重要工具。它能够处理复杂的语音特征并进行高精度的模式匹配。一个典型的语音识别系统通常包括信号预处理、特征提取、数据训练、匹配计算和识别判决几个步骤。神经网络在此过程中主要应用于特征学习和识别决策。 1. 信号预处理：在系统前端，对原始语音信号进行采样滤波、预加权、信号分帧和端点检测。例如，以8KHz的采样频率对语音进行数字化处理，预加权可以改善高频部分的信噪比，信号分帧一般选择20ms的时间段，通过端点检测区分语音和噪声，确保后续特征提取的有效性。 2. 语音特征提取：这一阶段的目标是从预处理后的语音数据中提取关键特征，以便用于模型训练和识别。常见的语音特征包括线性预测系数（LPC）、线性预测倒谱系数（LPCC）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）以及改进的混合MFCC。这些特征能够有效地表示语音信号，并且计算量适中，有利于提高识别速度和准确性。 3. 训练与识别：神经网络作为核心识别模型，由输入层、隐藏层和输出层构成。输入层接收提取的语音特征，隐藏层通过样本训练学习，输出层对应于可能的识别词汇。训练过程中，神经网络会不断调整权重，直到输出数据与参考数据的误差低于预设阈值，此时模型建立完成。 相比支持向量机、深度学习和人工智能等其他识别模型，神经网络在语音识别中具备更高的实时性和识别精度。支持向量机的识别效果相对较弱，而深度学习和人工智能则需要大量的训练样本，并且实时性能不足。因此，神经网络成为语音识别的理想选择。 通过上述神经网络为基础的语音识别系统，可以高效地对经过预处理的语音信号特征（如LPC、LPCC、MFCC、改进MFCC）进行识别，从而实现对语音信号的精确理解。 总结来说，神经网络在语音识别中的应用极大地推动了语音交互技术的发展，尤其是在应对汉语等复杂语言时的识别挑战。未来，随着神经网络技术的进一步发展，我们可以期待更加智能、精准的语音识别系统，为人们的生活带来更多便利。