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基于遗传算法和BP神经网络的汉语语音识别研究

作者：陆茵 Publish: 2007-9-14 Hits:-

【中文题名】

基于遗传算法和BP神经网络的汉语语音识别研究

【英文题名】

A Research of the Chinese Speech Recognition Based on the GA-BP Model

【学科专业】

控制理论与控制工程

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-9-14

【中关键词】

语音识别,BP神经网络,遗传算法,特征提取,,

【英关键词】

Speech Recognition,BP Neural Networks,Genetic Algorithm,Feature Extraction,

【分类导航】

工业技术>无线电电子学、电信技术>通信>电声技术和语音信号处理>语音信号处理>语音识别与设备

【论文摘要】

语音识别是一个复杂的非线性过程，基于线性系统理论的语音识别方法如隐马尔可夫模型(HMM)等技术的局限性逐渐凸现。随着人工神经网络的非线性理论研究和应用的逐渐深入，基于ANN的语音识别方法，逐渐成为研究的焦点。本文主要就前馈神经网络(BP神经网络)的原理及其在语音识别中的应用进行如下研究： 1、如何有效的提取语音信号特征关于该问题首先从如何有效的检测语音信号的起止点进行研究，分析讨论了传统端点检测方法的优缺点，并对其进行了改进；然后，本文在研究基于线性预测倒谱和非线性MEL刻度倒谱特征的基础上，研究了LPCC和MFCC参数提取的算法原理及提取算法，并推导了一阶差分倒谱特征参数的提取算法。 2、关于BP神经网络在语音识别中的应用主要研究了BP神经网络的原理，分析讨论了标准BP算法的优缺点及改进方法，并对传统的变学习率方法进行了改进。 3、关于遗传算法在神经网络中的应用主要探讨了用遗传算法来优化神经网络的拓扑结构及权值的问题。该部分介绍了遗传算法的原理以及用它来优化神经网络拓扑结构、权值的步骤，同时还分析了遗传算法的主要参数对优化性能的影响。...

【论文题纲】

摘要	4-5
ABSTRACT	5-11
第一章绪论	11-18
1.1 前言	11
1.2 语音识别发展史及现状	11-13
1.2.1 国外研究历史及现状	11-12
1.2.2 国内研究历史及现状	12-13
1.3 语音识别系统	13-16
1.3.1 语音识别基本原理	13-14
1.3.2 语音识别的分类	14-15
1.3.3 神经网络在语音识别中的应用	15-16
1.4 本文的主要工作和内容安排	16-17
1.5 小结	17-18
第二章语音信号的声学基础及产生模型	18-26
2.1 汉语语音学基础	18-19
2.1.1 音素和音节	18
2.1.2 元音和辅音	18-19
2.1.3 声母和韵母	19
2.1.4 汉语语音的主要特点	19
2.2 语音信号的产生	19-23
2.2.1 语音的发音器官	20-21
2.2.2 语音信号的产生模型	21-23
2.3 语音信号的听觉特性和语音感知	23-25
2.3.1 听阈与听域	23-24
2.3.2 音调	24
2.3.3 掩蔽效应	24-25
2.4 小结	25-26
第三章语音信号预处理与特征提取	26-45
3.1 语音文件的读取	26-30
3.1.1 WAVE 文件的存储结构	26-27
3.1.2 WAVE 文件的数据存储结构	27-28
3.1.3 WAVE 样本点和样本框架	28-29
3.1.4 用 C++ 语言实现对 WAVE 文件的读取	29-30
3.2 预加重	30-31
3.3 端点检测	31-38
3.3.1 短时能量	31-32
3.3.2 短时平均过零率	32
3.3.3 Lawrence Rabiner 提出的端点检测方法	32-34
3.3.4 本文所用的端点检测方法	34-37
3.3.5 端点检测实验及结论	37-38
3.3 分帧和加窗	38-39
3.4 特征参数计算	39-44
3.4.1 LPCC 的提取过程	39-41
3.4.2 MFCC 的提取过程	41-43
3.4.3 对特征参数进行倒谱提升	43
3.4.4 动态差分参数的提取	43-44
3.5 小结	44-45
第四章 BP 神经网络	45-54
4.1 人工神经网络概述	45-49
4.1.1 人工神经元模型	45-47
4.1.2 人工神经网络模型	47
4.1.3 神经网络的学习方法	47-49
4.2 BP 神经网络	49-53
4.2.1 BP 算法	50-52
4.2.2 BP 算法的改进	52-53
4.3 小结	53-54
第五章遗传算法在神经网络中的应用	54-62
5.1 前言	54
5.2 遗传算法的基本思想和实现步骤	54-55
5.2.1 遗传算法的基本思想	54
5.2.2 遗传算法的实现步骤	54-55
5.3 用遗传算法优化神经网络	55-62
5.3.1 编码方案	55-56
5.3.2 适应度函数的确定	56-57
5.3.3 遗传操作	57-59
5.3.4 控制参数的设定	59-62
第六章实验与分析	62-79
6.1 语音样本库的建立	62
6.2 语音特征矢量库的建立	62-67
6.2.1 语音信号的预处理	62
6.2.2 语音特征参数的提取	62-65
6.2.3 特征参数的归一化	65-66
6.2.4 特征矢量序列的聚类合并	66
6.2.5 语音特征资料库的程序实现	66-67
6.3 基于 GA-BP 的汉语语音识别仿真及性能分析	67-77
6.3.1 神经网络模型的建立	67-68
6.3.2 隐含层神经元个数对网络性能的影响	68-70
6.3.3 动量因子及学习率对网络性能的影响	70-72
6.3.4 误差极限对网络性能的影响	72-73
6.3.5 训练样本数目对识别性能的影响	73-74
6.3.6 特征参数性能对比	74-75
6.3.7 网络的初始权值对网络性能的影响	75-77
6.4 小结	77-79
第七章总结与展望	79-81
7.1 总结	79-80
7.2 将来的工作	80-81
参考文献	81-84
致谢	84-85
攻读学位期间发表论文情况	85

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.388940



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