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语音信号与文本信息的智能处理 摘要 本文主要涉及了文本信息处理和语音信号处理。虽然文本信息和 语音信号表面上看起来没有直接的联系，但是文中对两者的处理方法 却有殊途同归之意。因为无论是文本相似判别中使用的特征矢量判别 比较，或者是端点检测中利用的倒谱欧式距离判断方法，或者语音识 别系统中识别过程，实际上都是在某一个特定的空间中比较两个矢量 的某种距离。说到底，这些处理的手段都是一致的。 首先，本文对文本相似度的计算进行了研究。我们分析了目前文 本相同相似判别的方法，并且分析了中文文本分词的现状，以及提出 了基于字符串和基于词频统计的相结合的方法进行文本的相同相似 判别。在此基础上，我们结合实际的项目，采用新的判别方法，搭建 了一个学生作业文本相同、相似判别系统。 其次，针对实验室目前的两个语音识别研究项目中数据的不同特 点，我们分析了两种端点检测算法。在说话人识别项目中，语音数据 非常干净，因此采用了基于能量的判别方法，方法简单且非常有效。 系统应用该算发后识别率大幅度提高。而在电话转接语音识别系统项 目中，由于录制的语音数据中含有噪声，因此希望寻找一种鲁棒的算 法，同时又要求该算法有很好的实时性。因此，我们研究了能量和倒 谱欧式距离相结合的判别方法，发现该方法能够在我们录制的语音数 据库中很好地工作。 最后，我们对语音识别系统的鲁棒性进行了研究。鲁棒性问题仍 然是当今语音识别发展的一个重要方向。这里我们主要分析了PMC和 语音增强算法。 关键词： 文本分词，文本相似度，端点检测，PMC，语音增强 of AndTextInformation Signal IntelligentProcessingSpeech ABSTRACT discussesthetext and Thethesis 1nformation mainly processing the textinformationand speechsignalprocessing．Although speech seemdifferentfromeach methodusedon signal other,the processing are them similar． quite matterthe vector No character usedintext comparison similarity detectionortheEuclideandistance end detectionusedinthe point eventhe in detection(epd)，or recognitionprogress recognition