语音处理论文

任务分类和应用 根据识别的对象不同,语音识别任务大体可分为3类,即孤立词识别(isolated word recognition),关键词识别(或称关键词检出,keyword spotting)和连续语音识别。其中,孤立词识别 的任务是识别事先已知的孤立的词,如“开机”

二、语音部分: 语音的监听,是需要一个好的耳朵。事实上,几乎全部中国人是无法完全准确分辨60个声母、韵母的成分的。因为这些音听上去并没有什么区别,没有很大的辨识度。所以在吐字上,会出现语音缺陷和语音错误。最常见的有这几种,

Matlab是一款功能强大的数学软件，它附带大量的信号处理工具箱为信号分析研究，特别是文中主要探讨的声波分析研究带来极大便利。本文应用隐马尔科夫模型(HMM)为识别算法，采用MFCC(MEL频率倒谱系数)为主要语音特征参数，

摘要: 本文在论述语言迁移理论本质的基础上,分析了影响迁移的因素,对汉英两种语言对比,从音素、音位、声调/语调语言、重音和节奏等层面分析了普通话对英语学习的负迁移作用,以便更好地帮助学生克服普通话的负迁移影响,促进英语语音的学习。