基于汉语声母韵母发音模型的语音识别

每个汉字的发音都是由声母、韵母两部分构成的。声母部分发音时间短,信号变化剧烈;而韵母部分发音时间长,信号相对比较平稳。传统的孤立字识别方案是以线性预测系数作为语音模型系数,用动态时间弯折算法进行模式匹配,但它不完全适用于汉语的单音节识别。本文中利用语音信号相邻帧间LPC距离的变化进行声母、韵母分割,并根据声母、韵母的不同特性分别建立模式,提高了声母部分在整个音节模式中的比重,同时大幅度降低了模式的数据量。实验结果表明,汉语单音节的识到速度较传统的LPC/CTW算法提高一倍以上,识别正确率达到95%