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.     

基于MATLAB的DHMM、DTW和CHMM语音识别算法的对比研究

在对语音识别基本理论阐述的基础上,研究了DHMM、DTW和CHMM三种不同的语音识别算法,并通过在MATLAB环境下搭建孤立词数字语音识别系统得出三种不同语音识别算法的具体运行数据,验证了识别理论的正确性,对比三种不同语音识别算法优缺点,为硬件实现语音识别系统提供了重要参考。     

一种基于盲源提取的子空间语音增强算法

本文提出了一种单麦克风下的间接语音增强算法.该算法基于两个重要模块：第一个模块,采用基于均方协差预测的盲源提取算法将附加噪声从嘈杂的语音信号中提取出来.第二个模块,利用了一种基于语音和附加噪声协方差矩阵的广义子空间方法,提取纯净的语音信号.对该算法进行了白噪声环境和嘈杂火车等真实环境噪声下的仿真实验.实验结果表明,提出的算法有良好的语音增强效果,性能上与其他算法比较有明显的优势.将算法应用于噪声环境下的语音识别处理中,很大程度地降低了噪声对语音识别的影响,取得了良好的识别率.     

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。     

基于并行回火改进的GRBM的语音识别

为提高连续语音识别中的识别准确率,采用高斯伯努利受限玻尔兹曼机进行语音训练和识别。通过结合并行回火算法的思想,采样、交换不同的温度链下的重构数据,实现在全局范围内对整个分布进行采样,提出一种基于并行回火改进的高斯伯努利受限玻尔兹曼机（GRBM-PT）的建模方法。该方法通过对语音信号的连续数据进行预训练分析、建模,最后使用支持向量机作为语音识别的分类器。在TI-Digits数字语音训练和数字测试数据库上的实验结果表明,语音识别率能够达到83.14%,基于GRBM-PT模型下的语音识别率明显优于RBM,RBM-PT以及GRBM模型的性能。     

基于深度神经网络的关键词识别系统

针对当前关键词识别少资源或零资源场景下的要求, 提出一种基于音频自动分割技术和深度神经网络的关键词识别算法. 首先采用一种基于度量距离的改进型语音分割算法, 将连续语音流分割成孤立音节, 再将音节细分成和音素状态联系的短时音频片段, 分割后的音频片段具有段间特征差异大, 段内特征方差小的特点. 接着利用一种改进的矢量量化方法对音频片段的状态特征进行编码, 实现了关键词集内词的高精度量化编码和集外词的低精度量化编码. 最后以音节为识别单位, 采用压缩的状态转移矩阵作为音节的整体特征, 送入深度神经网络进行语音识别. 仿真结果表明, 该算法能从自然语音流中较为准确地识别出多个特定关键词, 算法易于理解、训练简便, 且具有较好的鲁棒性.     

适用于用户资源受限环境的视频广播算法

已有的各种高效视频周期广播算法虽然可以提高VOD系统的性能,但却不能很好的应用于用户终端资源受限的环境中.本文通过对一些能有限的应用于用户资源受限环境中的改进算法的分析,提出了一种新的综合性可扩展广播算法RFB.该算法通过增加多条辅助播出信道和减少视频段在信道中的分配,能够非常有效的应用在各种用户资源受限的环境中.     

一种高效鲁棒的语音感知认证算法

针对传统认证算法不适用于语音通讯的现状,提出一种基于人耳感知特性的认证算法,较好地满足了语音认证对鲁棒性和效率的较高要求.算法对语音提取浊音部分,基于MFCC原理提出一种新的感知特征提取算法计算AMFCC参数,然后用RM-EPN编码消除误差,最后使用Rainbow算法对序列进行签名.实验证明,该认证算法在保持篡改识别率的基础上,能够抵御20dB的白噪声干扰,对窄带噪声、信道滤波等其他正常干扰具有95%以上的通过率.同时运行效率较高.Leon3 SOC平台的实验结果表明,算法能够用较少的资源实现语音的实时处理,适用于资源受限的语音通信终端.     

基于SVM的语音情感识别算法

为有效提高语音情感识别系统的识别正确率,提出一种基于SVM的语音情感识别算法.该算法提取语音信号的能量、基音频率及共振峰等参数作为情感特征,采用SVM(Support Vector Machine,支持向量机)方法对情感信号进行建模与识别.在仿真环境下的情感识别实验中,所提算法相比较人工神经网络的ACON(All Cl...     

基于SPCE061A的语音识别系统的设计

系统采用凌阳SPCE061A单片机作为语音识别系统的主控芯片.通过硬件电路设计和软件代码部分成功的设计并实现了一种具有语音识别功能、语音提示(语音合成)及语音回放(语音编码记录)功能的嵌入式语音识别系统.语音识别模型采用(DHMM)离散隐马尔可夫模型,利用Baum-welth重估算法、前向后向算法、viterbi算法来完成语音模板的训练和语音识别的任务.     

一种联合语种识别的新型大词汇量连续语音识别算法

提出了一种联合语种识别的新型大词汇量连续语音识别(Large vocabulary continuous speech recognition, LVCSR)算法,并构建了实时处理系统. 该算法能够充分利用语音解码过程中收集的音素识别假设,在识别语音内容的同时识别语种类别.该系统可以应用于多语种环境,不仅可以以更小的系统整体计算开销替代独立的语种识别模块,更能有效应对在同一段语音中混有非目标语种的情况,极大地减少由非目标语种引入的无意义识别错误,避免错误积累对后续识别过程的误导.为将语音内容识别和语种识别紧密整合在一个统一语音识别解码过程中,本文提出了三种不同的算法对解码产生的音素格结构进行调整(重构):一方面去除语音识别中由发音字典和语言模型引入的特定目标语种偏置,另一方面在音素格中包含更加丰富的音素识别假设.实验证明, 音素格重构算法可有效提高联合识别中语种识别的精度.在汉语为目标语种、汉英混杂的电话对话语音库上测试表明,本文提出的联合识别算法将集外语种引起的无意义识别错误减少了91.76%,纯汉字识别错误率为54.98%.     

基于改进对比散度的GRBM语音识别

对比散度作为训练受限波尔兹曼机模型的主流技术之一,在实验训练中具有较好的测试效果。通过结合指数平均数指标算法和并行回火的思想,提出一种改进对比散度的训练算法,包括模型参数的更新和样本数据的采样,并将改进后的训练算法应用于高斯伯努利受限玻尔兹曼机( GRBM)中训练语音识别模型参数。在TI-Digits数字语音训练和数字测试数据库上的实验结果表明,采用改进的对比散度训练的GRBM明显优于传统的模型训练算法,语音识别率能够达到80%左右,最高提升7%左右,而且应用改进算法训练的其他GRBM对比模型的语音识别率也都有所提高,具有较好的识别性能。     

一种基于概率模型的特征补偿算法

本文提出了一种基于概率模型的特征补偿算法.该方法基于语音和噪声的先验概率密度,在倒谱域对语音特征参数进行最小均方误差预测(MMSE),提高识别精度.实验结果表明,本文方法能有效提高噪声环境下的中文连续语音识别的正确率.     

基于自然语言处理的声纹优化识别算法研究

研究人的声纹的准确识别问题.声音特性没有一个统一的、不可变的标准,人的声音容易受到外界的干扰,声音的声纹美尔频率倒谱系数特征各项属性很容易发生变化.现有算法多半以声纹美尔频率倒谱系数为基础,识别效果容易受环境噪声、语音变异等因素的影响,造成声纹的干扰性变化,造成识别的精度不高.为此提出了一种基于语义特征和美尔频率倒谱系数特征相结合的声纹识别算法.利用MFCC准确提取语音中的频率特征,转化成自然语言环境下的语义特征,由于语义特征不受客观因素影响,减少了噪声信号对语音信号的影响,实现对语音特征的准确识别.实验表明,利用改进算法实现了差异化车辆图像的正确识别,提高了识别的准确度.     

飞机牵引车语音识别的动态时间规整优化算法

为研究飞机牵引车智能语音控制,实现机场环境下牵引车对飞行员语音命令的精确、高效识别,同时针对传统动态时间规整（DTW）算法计算量大、时间复杂度高、算法识别效率低的问题,提出了一种车辆语音识别的六边形弯曲窗口约束DTW优化算法。首先,从DTW算法原理、牵引车指令的语音特性和机场环境三方面,分析了弯曲窗口对DTW算法识别精度、效率的影响;然后,在Itakura Parallelogram菱形弯曲窗口约束DTW优化算法的基础上,进一步提出了六边形弯曲窗口约束的DTW全局优化算法;最后,通过改变优化系数,实现了最优六边形弯曲窗口约束的DTW算法方案。基于孤立词识别的实验结果表明,所提最优算法与传统DTW算法、菱形弯曲窗口约束的DTW算法相比,识别错误率分别降低77.14%和69.27%,识别效率分别提高48.92%和27.90%。该最优算法更具鲁棒性、时效性,可以作为飞机牵引车智能控制的理想指令输入端口。     

基于CHMM语音识别特征参数的选择方法

基于CHMM的语音识别系统识别率高,但却占用系统资源较大,从而限制了其在资源受限的实际应用环境的有效实现.针对上述问题,给出特征参数选择的理论依据,弥补以往研究仅从实验结果分析,缺少理论依据的不足;同时提出根据各特征参数对系统误识率的影响程度来选择特征参数的新方法.该方法能使系统在训练,识别过程中的计算量和存储量明显减小,同时系统误识率不会显著改变.这为资源受限的语音识别系统,提供新的思路和有效的特征参数选择方法.     

双模态车载语音控制仿真系统的设计与实现

针对音、视频双模态语音识别能有效地提高噪声环境下的识别率的特性,本文设计了车载语音控制指令识别实验系统。该系统模拟车载环境,把说话时的视频信息融入到语音识别系统中,系统分为模型训练、离线识别和在线识别3部分。在线识别全程采用语音作为人机交互手段,并具备用户自适应的功能。离线识别部分将系统产生的数据分层次进行统计,非常适合进行双模态语音识别算法研究。     

面向语音识别应用的开源软件演化技术

为更好地解决开源社区中原资源的应用过度依赖具体的计算环境与背景，无法充分满足个性化需求这一问题，文章根据语音识别应用，借助开源软件演化技术对如何提高开源语音识别模型采集的准确率以及解决开源语音模型的自适应性等问题展开研究，并提出了驱动演化算法。实验结果表明，将开源软件演化技术应用在语音识别过程中具有可行性。     

基于频谱方差的抗噪声语音端点检测算法

在语音识别系统中,对识别的准确性有很重要的作用.对于纯净语音信号,传统的端点检测算法能够很好地检测语音部分的起止点.由于在有噪声干扰的情况下,算法的检测准确度往往会急剧下降.为了改善噪声环境下的端点检测效果,从语音信号和噪声信号频域分布特性的差异出发,用频谱方差数值来区分语音和噪声,提出了基于频谱方差的端点检测算法,并进行了无噪声和噪声环境下的仿真,证明了这种算法在强噪声干扰的情况下也能够取得很好的效果.同时将新算法和传统的基于LPCC的端点检测算法进行了对比试验,实验结果表明,在噪声环境下,新算法的检测精度有明显提高.     

基于DTW和HMM算法的语音识别系统对比研究

论文在语音信号分析的理论基础上,研究了基于模型补偿的识别算法,对比了语音识别最常用的两种算法:动态时间归整算法(DTW)和隐马尔可夫算法(HMM),并针对两种算法的不足进行了改进。基于改进后的算法在MATLAB环境下搭建了孤立词语音识别系统,提高了识别率,节省了运行时间。