基于片上系統(tǒng)SoC的孤立詞語音識(shí)別算法設(shè)計(jì)

（3）提高識(shí)別率的ADTW實(shí)驗(yàn)

基于實(shí)驗(yàn)（2），使用松弛起點(diǎn)終點(diǎn)法和改變局部判決路徑函數(shù)法對(duì)DTW進(jìn)行改進(jìn)，稱改進(jìn)后的算法為ADTW，改進(jìn)前后的兩種算法都采用一個(gè)詞條四個(gè)模板。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)見表3，其中平均識(shí)別率為三個(gè)人的平均識(shí)別率。

表3 傳統(tǒng)DTW和ADTW識(shí)別率比較
Table 3. the recognition ratio of DTW and ADTW

從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以看出，ADTW相對(duì)于傳統(tǒng)的DTW算法，平均識(shí)別率有了一定的提高，因?yàn)楸疚膶?shí)現(xiàn)的系統(tǒng)采用了ADTW算法。該算法平均識(shí)別率為98%，基本滿足了語音識(shí)別片上系統(tǒng)的需要。

5. 總結(jié)

本文在研究了現(xiàn)有的語音識(shí)別算法和理論的基礎(chǔ)上，在應(yīng)用中對(duì)雙門限端點(diǎn)檢測(cè)算法作了延長可容忍靜音的改進(jìn)，在一定程度上提高了整個(gè)系統(tǒng)的識(shí)別率；特征提取技術(shù)采用了線性預(yù)測(cè)編碼LPC及其倒譜系數(shù)LPCC，對(duì)其計(jì)算過程進(jìn)行了分析。從提高算法識(shí)別率和提高算法執(zhí)行效率兩個(gè)角度對(duì)DTW進(jìn)行了改進(jìn)和重新設(shè)計(jì)，提出了松弛起點(diǎn)終點(diǎn)和改進(jìn)局部判決函數(shù)的ADTW算法，在實(shí)驗(yàn)中獲得了很高的識(shí)別率。

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