基于改进DTW的机器人语音指令识别系统研究

动态时间规整(Dynamic Time Warping)是语音识别中的一种经典算法,该算法简单有效,在实现孤立词识别系统中得到了广泛的应用。为了提高机器人语音识别系统的识别率和识别速度,文中采用了一种改进的DTW语音识别算法。在MATLAB 7.0环境下,对改进的语音端点检测和改进的DTW算法进行仿真实验,实验证明改进的算法提高了识别率,并且减少了识别所用的时间;将该算法移植到机器人上,在安静的环境下进行试验,结果表明机器人能准确而又快速地识别语音内容。最后,得到了改进的语音识别算法能够有效提高识别率和识别速度的结论。     

一种基于DTW的孤立词语音识别算法

针对动态时间规整(DTW)对孤立词端点检测准确性过度依赖的问题,针对上述问题,采用放宽端点和限定动态规整计算范围结合的算法,不仅更准确的放松前后端点降低端点检测的敏感度,而且结合对动态规整计算范围的限定,减少计算量,提高执行效率。分别测试了基于传统DTW算法的识别率和改进后DTW算法的识别率。实验结果表明,改进后的算法,能有效提高孤立词识别率。     

基于DTW的孤立词语音识别研究和算法改进

DTW算法在实现小词汇表孤立词识别系统时既简单又有效，在特定的场合下获得了广泛的应用。但DTW算法实际应用时有许多缺点，本文对语音识别数学模型DTW作了深入的研究，提出了改进算法。     

语音识别中DTW改进算法的研究

动态时间规整DTW是语音识别中的一种经典算法。对此算法提出了一种改进的端点检测算法,特征提取采用了Mel频率倒谱系数MFCC,并采用计算量相对较小的改进的动态时间规整算法实现语音参数模板匹配,能够实现孤立词、特定人、小词汇量的语音识别,并用Matlab进行了算法仿真。试验结果表明,改进后的算法能够有效地提高系统对语音的识别率。     

基于语音识别系统中DTW算法改进技术研究

动态时间规整(DynamicTimeWarping)是语音识别中的一种经典算法,由于算法简单又有效,因此在实现孤立词识别系统中获得了广泛的应用,但仍然存在一些不足,本文从提高识别率和识别速度入手提出对DTW算法进行改进研究,以达到更满意的语音识别效果。     

一种基于帧跳跃的语音识别改进算法

引入帧跳跃的概念,从而改进了传统的端点检测算法和DTW算法,实现了一个改进的实时语音识别系统,并在计算机上进行了模拟仿真。实验结果表明,改进后的算法能有效提高孤立词的识别速度和识别精度。     

嵌入式语音识别系统中的DTW在线并行算法*

为提高语音识别系统的实时性,利用动态规划和并行计算思想,提出一种适用于嵌入式语音识别系统的DTW(动态时间规整)在线并行算法。通过分析标准DTW及其主要衍生算法,对DTW算法的数据结构进行改进以满足在线算法要求,在寻找最佳路径过程中动态连续地分配和释放内存或预先分配固定大小的内存,并将多个关键词的DTW计算分布到多个运算单元;最后汇总各运算单元的结果得到识别结果。实验表明,该算法比经典DTW降低了内存使用和识别时间,并使语音识别的实时系数达到1.17,具有较高的实时性。     

基于DTW的话者识别系统的实现

首先,采用传统的DTW(Dynamic Time Warping,动态时间弯折)算法,计算积累距离矩阵,求得最佳匹配路径所对应的匹配距离;然后,将最后的匹配分数用min函数找到最小值对应的模板;最后,返回对应的模板代码。在此基础上,还探讨并提出了进一步提高识别率的方法和提高系统效率的高效算法,即放宽端点的DTW算法,并进行了一定量的实验。使识别效果达到更好。     

基于DTW的红外乘客计数方法研究

乘客上下车自动人数统计系统是一个亟待解决的难题,而传统的统计方法存在诸多不合理因素。本文介绍了使用红外传感器的自动乘客计数方法的原理和结构,同时引入动态时问规整算法对信号进行识别,但传统的DTW（Dynamic Time Warping）算法存在缓存空间大、对端点检测依赖性较强等缺点。作者对其进行改善并提出了具有良好的端点检测方法。实验统计结果表明,其准确率达到96％。     

基于凌阳SPCE061A的语音识别系统设计

以凌阳公司生产的16位单片机SPCE061A为核心处理器,利用其适用于数字语音识别的特点,设计了一套基于线性预测倒谱和动态时间规整技术(DTW)的特定人孤立词语音识别系统,对系统的硬件电路和软件设计进行了分析。该系统结构简单,具有很高的性价比,便于推广和应用。     

基于片上系统的孤立词语音识别算法设计

介绍了孤立词语音识别系统,针对片上系统进行了语音识别算法的选择。对基于语音帧的端点检测算法、线性预测编码倒谱系数LPCC算法和动态时间规整DTW算法进行了分析和设计。对于新型语音识别SoC芯片的开发研制和推动片上可编程系统(SoPC)的研究与发展具有一定的理论和实践意义。     

在孤立词语音识别中动态时间规正的改进算法

动态时间规正（Dynamic Time Warping）是语音识别中的一种经典算法,算法简单有效,因此在实现孤立词识别系统中获得了广泛的应用。提出一种DTW的改进算法,采用两次在时间域上的规正,使计算程序简洁规范,计算量减少。经实验验证,改进DTW算法在不降低识别率的前提下,提高了识别速度,提高了系统的实用性。     

基于语音识别技术的语音控制智能手系统

本文以凌阳SPCE061A单片机作为核心控制器,设计了一种基于语音识别技术的语音控制智能手系统.系统由微控制器、语音模块、电机模块、光电寻迹模块、无线控制模块等部分组成.控制器利用语音模块识别出操作人员的语音命令后,通过电机模块与光电寻迹模块的协同工作来完成预设的多个复杂动作.本设计还加入了无线控制功能,可以在特殊情况下替代部分语音指令来操控智能手.     

基于Speech SDK的数字语音识别系统研究

为了较好地实现数字语音识别,运用隐式马尔科夫理论研究数字语音识别系统,通过软件编程研究其在语音识别系统中的应用。在VC++6.0环境下,该系统实现了汉语数字语音的识别。实验结果表明,其达到了较高的识别率。     

一种新的工业机器人语音增强方法设计

分析和研究了基于声波耦合和语音增强模块级联的语音增强方法的工业语音识别系统设计和实施过程,并对其进行了算法建模,同时在比较谱减法和MMSE-LSA的语音增强算法的同时进行了实验数据分析,使工业机器人语音识别系统在噪声环境下提高了识别率.     

基于指数门限的语音端点检测方法

提出了一种基于指数门限（ET）的端点检测方法.ET法为短时能量的概密函数（PDF）建立起统一的语音和噪声模型,根据当前语音数据的信噪比估计出最优的检测门限,并给出了最优检测门限的指数型公式.在“八六三”大词汇量连续语音数据库上的实验结果表明,ET法具有较好的检测性能,在噪声环境中表现出较好的稳健性,信噪比为0 dB时,检测正确率可达89.5%.在信噪比为0～15dB时,检测正确率要明显高于基本能量法、对数能量聚类法（LEC）以及χ2法等语音检测（VAD）方法.     

基于Julius的机器人语音识别系统构建

随着机器人技术不断发展,本文提出机器人的语音识别这一智能人机交互方式。在研究了基于HMM语音识别基本原理的情况下,在实验室的机器人平台上,利用HTK和Julius开源平台,构建了一个孤立词的语音识别系统。利用该语音识别系统可以提取语音命令用于机器人的控制。