面向语音特征提取的英语机器人识别方法构建

陈琳

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面向语音特征提取的英语机器人识别方法构建

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针对传统英语机器人识别准确率低的问题，提出基于语音特征提取的英语机器人识别方法。基于HMM模型，加入分段平均算法和聚类交叉分组算法，构建一个基于HMM分组模型的语音识别系统。在系统中输入初始语音后，利用MFCC进行语音特征提取和数据预处理，最后采用HMM分组模型输出识别结果。仿真结果表明，相较于改进前的HMM算法和ANN算法，本算法识别准确率高达99.65%,比另外两种算法分别高出了4.23%和1.82%,且在不同实验环境下，本系统的语音识别准确率均保持在90%及以上。综合分析可知，本方法能够实现英语机器人的准确识别，识别效率显著提升，具备一定的可行性和有效性。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2022年第8期|234-239|共6页
作者
陈琳;
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作者单位

咸阳师范学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类语音;语音识别与设备;机器人;
关键词
特征提取; 英语机器人; 语音识别; HMM; 聚类交叉分组;

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