基于连续隐马尔科夫模型的英语翻译机器人语音识别系统

作     者：赵力瑾 高攀 ZHAO Lijin;GAO Pan

作者机构：榆林学院陕西榆林719000 华电榆林煤炭工程技术有限公司陕西榆林71900 

基　　金：陕西省教育厅2020年度一般专项科学研究计划项目“榆林特色好产品”汉英动态术语库标准化建设与应用(20JK0463) 

出 版 物：《自动化与仪器仪表》 (Automation & Instrumentation)

年 卷 期：2022年第6期

页      码：191-194,200页

摘      要：语音识别系统在音频质量较差时,经常出现识别错误的情况,为提高识别精度,基于连续隐马尔科夫模型设计英语翻译机器人语音识别系统。在硬件中,设计音频信号接收器和机器人音频识别模块主处理器。在软件中,对音频信号量化并预加重处理,计算帧移距离与每帧长度之间的比值,获取模拟信号转换频率与基本单位量化指标;基于连续隐马尔可夫模型构建语音文本解编码器,计算窗函数的宽度,在网格中获取马尔科夫链概率路径,比较不同概率路径的复杂度;设计英语翻译机器人语音识别算法,得到英语翻译机器人的语音识别结果。由实验数据可知:该系统在三种不同音频质量下的语音识别准确率均在75%以上,较其他系统更稳定,在同等音频质量下,准确率更高,可见连续隐马尔可夫模型的语音识别系统优于其他系统。

主 题 词：连续隐马尔科夫模型 英语翻译机器人 语音识别 系统设计 解编码器 音频信号 

学科分类：0810[工学-土木类] 080901[080901] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 0835[0835] 081002[081002] 

D　O　I：10.14016/j.cnki.1001-9227.2022.06.191

馆 藏 号：203112740...