基于孤立字词的扬州方言语音识别研究的中期报告.docx

基于孤立字词的扬州方言语音识别研究的中期报告 一、研究背景 随着语音识别技术的发展，方言语音识别也逐渐成为研究热点之一。扬州方言作为江苏省方言的代表之一，对于开展方言语音识别研究具有重要意义。然而，扬州方言存在着语音特征鲜明、语法复杂、方言词汇众多等独特的特点，这给方言语音识别的研究带来了很大的挑战。 目前，已有不少研究者对扬州方言进行了一定的研究和探索，但是针对孤立字词的扬州方言语音识别研究尚未有系统的报道。因此，本研究旨在通过对扬州方言孤立字词语音信号的处理和分析，从语音学特征、语音识别模型等多个方面入手，探索实现扬州方言孤立字词语音识别的可行性。 二、研究方法 本研究采用了机器学习的方法，结合语音学知识和数学统计方法，设计了一个扬州方言孤立字词的语音识别系统。 1. 数据采集与处理 本研究采用了采集和处理大量的扬州方言语音数据的方法。通过自然语音采集设备，采集并录制了约500个扬州方言孤立字词的语音样本，并对录制的语音数据进行了预处理和特征提取。预处理包括消噪、去除静音等，特征提取则使用了MFCC（Mel频率倒谱系数）算法。 2. 建立语音识别模型 本研究使用了GMM（高斯混合模型）和HMM（隐马尔可夫模型）两种模型来处理扬州方言孤立字词的语音信号。其中，GMM模型的优点是可以对每一个状态建立一个高斯分布，适合处理较短的语音信号；而HMM模型则可以对较长的语音信号进行建模和识别。 3. 实现语音识别系统 本研究使用了Python语言和开源的语音识别工具包来实现扬州方言孤立字词的语音识别系统。通过将预处理和特征提取后的语音信号输入到训练好的GMM和HMM模型中，通过对比不同模型的识别精度及效率，选择最优模型。 三、研究结果与分析 通过实验比较，本研究得到了如下结论： 1. GMM模型在处理孤立字词方言语音信号时，识别率较低，但识别速度较快；HMM模型则可以对孤立字词进行有效识别，并且具有较高的识别率。 2. 扬州方言的语音学特征复杂多样，不同音素之间的转换关系也比较复杂，因此需要建立较为复杂的隐马尔可夫模型来提高语音识别的准确率。 3. 通过对HMM模型的优化和调整，可以进一步优化系统的准确性和效率，比如调整状态转移矩阵、增加隐状态等。 四、研究结论 本研究在探索孤立字词的扬州方言语音识别过程中，通过采用机器学习的方法，使用了GMM和HMM两种模型，成功实现了扬州方言孤立字词的语音识别。但在实际应用中，仍有一系列问题需要解决，比如如何提高识别准确度、如何优化系统性能等。因此，本研究仍需要在模型算法、特征提取和数据处理等方面进行深入研究和探索，为扬州方言语音识别技术的应用提供更加有效的解决方案。