[發明專利]一個百分之百辨認率的國語單音與句子辨認方法

無效

• 申請號: 200810085532.4
• 申請日: 2008-03-17
• 公開（公告）號: CN101281746A
• 公開（公告）日: 2008-10-08
• 發明（設計）人: 黎自奮;李臺珍;廖麗娟
• 申請（專利權）人: 黎自奮;李臺珍;廖麗娟
• 主分類號: G10L15/00
• 分類號: G10L15/00;G10L15/02;G10L15/10
• 代理公司: 北京科龍寰宇知識產權代理有限責任公司
• 代理人: 孫皓晨

1、一個百分之百辨認率的國語單音與句子辨認方法，其特征在于：其步驟包含：

步驟(1)：通過一個先前處理器刪去不具語音音波信號點或雜音；

步驟(2)：實施一個已知單音音波正常化與抽取特征方法：用彈性框將音波正?；⑥D換成大小相等的線性預估編碼倒頻譜LPCC特征矩陣，并將相同單音音波轉換成特征相同的矩陣；

步驟(3)：在數據庫中，對每個已知單音，選擇K個最好樣本；

步驟(4)：一個已知單音特征矩陣的K個最好樣本轉換成一個標準模型，儲藏在數據庫，標準模型含有所述的已知單音特征矩陣的K個樣本平均數與變異數；

步驟(5)：實施一個未知單音音波正常化與抽取特征方法：將音波正?；⑥D換成大小與已知標準模型大小相等的特征矩陣，稱為未知單音分類模型，內含有線性預估編碼倒頻譜LPCC；

步驟(6)：實施一個簡化貝氏分類法：將未知單音分類模型與數據庫所有已知單音標準模型比較，找一個已知單音，它和未知單音貝式距離達最小，辨認為未知單音；

步驟(7)：將一個未知句子或名稱切成D個未知單音方法；

步驟(8)：通過一個簡化貝式分類法，在D個未知單音中，為每一個未知單音選F個最相似的已知單音，一個未知句子或名稱用D×F矩陣已知單音表示；

步驟(9)：用D×F矩陣的已知單音，比對句子與名稱數據庫全部句子與名稱，找尋一個最可能已知句子或名稱；

步驟(10)：實施一個修正單音特征的方法，使講話者的句子或名稱辨認正確。

2、根據權利要求1所述的百分之百辨認率的國語單音與句子辨認方法，其特征在于：步驟(1)刪去不具語音的音波或雜音，包含兩種方法：

(a)、在一小時段內信號點，計算信號點的變異數與一般雜音的變異數，如信號點的變異數小于雜音變異數，則刪去所述的時段；

(b)、在一小時段內信號點，計算相鄰兩信號點距離總和和一般雜音相鄰兩信號點距離總和，如前者小于后者則刪去所述的時段。

3、根據權利要求1所述的國語單音與句子辨認方法，其特征在于：步驟(2)包含已知單音音波正?；c抽取大小一致的特征矩陣，步驟如下：

(a)一個均等分一個已知單音音波信號點方法，為了用線性變化的回歸模式密切估計非線性變化的音波，將音波全長分成E等時段，每時段形成一個彈性框，一個單音共有E個彈性框，沒有濾波器，不重迭，自由伸縮含蓋全長音波，不是固定長度的漢明窗；

(b)每框內，用一隨時間作線性變化的回歸模式估計隨時間作非線性變化的音波；

(c)用Durbin′s循環方式

R(i)=Σn=0N-iS(n)S(n+i),i≥0]]>

E₀＝R(0)

ki=[R(i)-Σj=1i-1aj(i-1)R(i-j)]/Ei-1]]>

ai(i)=ki]]>

aj(i)=aj(i-1)-kiai-j(i-1),1≤j≤i-1]]>

Ei=(1-ki2)Ei-1]]>

aj=aj(P),1≤j≤P]]>

求回歸系數最小平方估計值，叫做線性預估編碼LPC向量，再用

a′i=ai+Σj=1i-1(ji)ai-ja′j,1≤i≤P]]>

a′i=Σj=i-Pi-1(ji)ai-ja′j,P<i]]>

轉換線性預估編碼LPC向量為穩定的線性預估編碼倒頻譜LPCC向量；

(d)用E個線性預估編碼倒頻譜LPCC向量表示一個單音的E×P?LPCC特征矩陣。