本發(fā)明涉及到語音技術領域,特別是一種數(shù)字化的語音識別方法。
背景技術:
語音作為模擬信號,近年來開始出現(xiàn)通過計算機進行語音識別,但是目前很難通過計算機進行數(shù)字化識別,計算機數(shù)字化處理在處理速度、準確度上都比傳統(tǒng)的方式要高,目前還沒有通過數(shù)字化處理的手段。
技術實現(xiàn)要素:
為解決上述技術問題,本發(fā)明提供了一種語音識別方法,其包括以下步驟:
對被識別的模擬語音信號進行數(shù)字化,變化為適于計算機處理的數(shù)字信息;
對所述數(shù)字信息進行預處理,除去混入的干擾信息并減少變形或失真;
對預處理后的數(shù)字信息進行特征選擇,選擇需要識別的語音的特征值,在預處理后的數(shù)字信息中抽取包含所述特征值的信息;
特征值提取過程將需要識別的特征值從對象空間映射到特征空間,使得每個需要識別的特征值可用特征空間中的一個點表示;
將所述通過預處理后的數(shù)字信息中保留需要識別的特征值的數(shù)字信息,將其他數(shù)字信息剔除得到需要識別的數(shù)字信息;
將所述需要識別的數(shù)字信息進行還原成模擬語音信號,所述還原后的模擬語音信號即為最終需要識別的語音。
較佳地,所述語音的數(shù)字化過程為對語音信號進行數(shù)字化抽樣。
較佳地,所述特征值包括聲音的幅度、頻率。
本發(fā)明具有以下有益效果:
本發(fā)明提供的基于計算機的語音識別方法通過將語音數(shù)字化,通過對數(shù)字化的語音進行特征選擇,通過特征值對語音進行識別,識別準確度與識別速度都得到很大的提升。
當然,實施本發(fā)明的任一產(chǎn)品并不一定需要同時達到以上所述的所有優(yōu)點。
具體實施方式
下面將結(jié)合本發(fā)明實施例對本發(fā)明中的技術方案進行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例,而不是全部的實施例?;诒景l(fā)明中的實施例,本領域普通技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例,都屬于本發(fā)明保護的范圍。
本發(fā)明實施例提供了一種語音識別方法,其包括以下步驟:
對被識別的模擬語音信號進行數(shù)字化,變化為適于計算機處理的數(shù)字信息;
對所述數(shù)字信息進行預處理,除去混入的干擾信息并減少變形或失真;
對預處理后的數(shù)字信息進行特征選擇,選擇需要識別的語音的特征值,在預處理后的數(shù)字信息中抽取包含所述特征值的信息;
特征值提取過程將需要識別的特征值從對象空間映射到特征空間,使得每個需要識別的特征值可用特征空間中的一個點表示;
將所述通過預處理后的數(shù)字信息中保留需要識別的特征值的數(shù)字信息,將其他數(shù)字信息剔除得到需要識別的數(shù)字信息;
將所述需要識別的數(shù)字信息進行還原成模擬語音信號,所述還原后的模擬語音信號即為最終需要識別的語音。
本實施例中,所述語音的數(shù)字化過程為對語音信號進行數(shù)字化抽樣。
其中所述特征值包括聲音的幅度、頻率。
以上公開的本發(fā)明優(yōu)選實施例只是用于幫助闡述本發(fā)明。優(yōu)選實施例并沒有詳盡敘述所有的細節(jié),也不限制該發(fā)明僅為所述的具體實施方式。顯然,根據(jù)本說明書的內(nèi)容,可作很多的修改和變化。本說明書選取并具體描述這些實施例,是為了更好地解釋本發(fā)明的原理和實際應用,從而使所屬技術領域技術人員能很好地理解和利用本發(fā)明。本發(fā)明僅受權利要求書及其全部范圍和等效物的限制。