一种改进SCHMM/ANN的语音识别算法的提出

本文所采用的一种SCHMM/ANN模型，通过在ubuntu14.04环境下搭建了用于语音识别的Kaldi系统，编写了两种模型的训练及识别脚本。利用开源的语音库THCHS-30对两种模型进行了验证，得到了无噪声环境下两者的语音识别率。对两种模型进行了抗噪性能的分析，测试语音中加入高斯白噪声对两种模型进行实验测试。最后通过实验数据说明了混合模型在噪声环境下能够取得较好的识别效果，并通过实验证明了改进的端点检测算法在两种模型的语音识别当中都是有效的。