一种基于奇异值分解的带噪语音识别方法

提出了一种抗噪声的语音识别方法，用于训练和用于测试的语音信号在提取特征之前，均需经过相同的奇异值分解滤波，本文还提出了一种滤波参数的选取方法，实验证明，采用这种方法可以大幅度提高传统隐马尔可夫模型语音识别系统的抗噪声性能。     

非空气传导语音的噪声特性分析及处理

喉部送话器具有很强的抗环境噪声干扰的能力，但使用时内部会产生一定的噪声。本文利用同步录音的麦克风语音信号和喉部送话器语音信号的相关性，用自适应线性滤波法提取出了喉部送话器的噪声信号，对其特性进行了分析，并提出了解决方案。     

开发语音处理器的几个问题

本文从实践角度出发以芯片的存贮方式和语音合成方式为依据分析了一些主流语音合成芯片的特征，提出了选择芯片的原则和方法。分析了语音作为控制信号的特点，并就语音控制脉冲的取得、电路的消抖、语音和语音控制信号的分配问题提出解决措施。另外还分析了影响音质量的几个主要方面：滤波、功放电路、录音期间的回授等并就这几方面提出改善语音质量的措施。     

小波变换在噪声环境下语音识别中的应用

本文讨论了运用小波变换实现语音增强的原理，提出了相应的去除噪声的方法。实验表明，本文方法能有效地提高噪声背景下语音识别系统的性能。     

对Itakura语音失真测度的改进

提出了一种对Ｉｔａｋｕｒａ语音失真测度的改进方法－感知谱失真（ＰＳＤ）测度方法，该方法通过模拟人的听觉特性把语音短时谱转变为符合听觉特性的感知谱，再以感知谱为基础，结合Ｉｔａｋｕｒａ测度的优点来度量语音失真程度。通过对不同质量的语音信号进行仿真实验以及与Ｉｔａｋｕｒａ测度方法作对比实验，结果表明ＰＳＤ测度克服了Ｉｔａｋｕｒａ测度的不足，与语音质量的主观评价一致性较好，特别是在语音失真程度较大时ＰＳ     

一种基于听觉模型的抗噪语音识别特征提取方法

提出了一种新的语音识别特征提取方法。该方法是建立在听觉模型的基础上,通过计算语音的上升过零率作为频率信息并通过非线性幅度加权相结合来获取语音特征。仿真实现了中小词汇量、孤立词的语音识别,得到了较好的实验结果,证明了此方法具有较强的抗噪声性能。     

一种新型语音识别系统

提出一种新型语音识别系统,采用帧能量与帧过零率的乘积作为指标量进行语音端点检测,以MFCC作为语音信号特征矢量,基于HMM语音识别模型进行语音识别.同时,提出了一种新的抗噪语音识别方法,通过改进型重复Wiener滤波结合PUM模型进行抗噪语音识别,较好地抑制了噪声干扰,提高了语音识别率.     

基于PSO-BP的语音增强方法研究

针对一些常用语音增强方法的特点和不足，本文提出将改进粒子群优化BP网络算法用于语音增强，仿真结果表明：基于PSO-BP神经网络的语音增强方法可以较大幅度的提升带噪语音信号的信噪比，效果明显。     

一种组合参数的语音信号清/浊音判决方法

提出一种基于组合参量的语音信号清／浊判决方法，减小了清／浊单信号特征概率分布的重叠区域，程序设计简练。经计算机仿真表明，与单一参量判决方法相比，其错判率小，抗噪性好。     

汉语数码语音识别中一种新的抗噪声特征参数

为了提高中小词汇量语音识别系统在噪声环境下的识别性能,以10个汉语数码语音为对象,利用汉语数码语音信号区别于噪声信号的准周期特性,提出了一种汉语数码语音频谱包络峰值特性的提取方法,首先用基频对语音频谱采样得到由谐波值构成的包络以提高信噪比,然后再对所得包络进行峰值提取得到汉语数码语音的峰值特征。实验结果表明,在信噪比大于5dB时,用该方法得到的峰值特征具有一定的抗噪性。     

用于SOM神经网络语音识别的自适应局部搜索算法

采用一种基于自组织特征映射（ＳＯＭ）神经网络和隐马尔柯夫模型（ＨＭＭ）法结合的语音识别方法．根据语音信号的相关性，提出了一种自适应局部搜索算法．结果表明，该算法相对于全搜索算法而言，计算量小而又不降低识别率     

一种新型前向神经网络用于汉语四声识别

提出了一种新型的前向神经网络，并研究了其在语音识别中的应用。该神经网络为只含一层非线性隐层的前向神经网络，以线性的输出层代替一般ＢＰ网络的非线性输出层，可以更准确地，范围更大地完成非线性函数估值功能。该神经网络采用了包括反向传播算法及最小均方算法的混合算法进行训练，可以减少落入局部最小点的概率以及提高收敛速度。     

一种改进的混合型语音识别方法

提出了一种改进的ＨＭＭ语音识别方法，其主要特点是引入了加权函数算法，以减少系统的误识率，实验结果表明，这种识别方法不仅能提高系统的识别率，而且所需训练样本少。     

离散时间域的Gabor谱分析及其在语音处理中的应用

把Ｇａｂｏｒ谱应用于离散时间域，对典型信号进行处理和分析，并与短时傅里叶变换和离散Ｗｉｇｎｅｒ分布相比较，证明了离散Ｇａｂｏｒ谱不仅在时频域具有和离散Ｗｉｇｎｅｒ分布相同的高分辨率，优于短时傅里叶变换，而且能有效地消除离散Ｗｉｇｎｅｒ分布中交叉干扰的影响．文中还进一步应用离散Ｇａｂｏｒ谱，对汉语语音信号进行了处理，结果表明它可以较好地描述语音信号频谱的时变特性，为语音识别和话者识别开创了一种新的途径．     

语音情感信息可视化建模研究与探析

语音情感识别是情感计算领域的一个重要分支,研究者们尝试从多种角度对其展开不懈研究。本文从可视化的角度出发,提出了基于信息可视化的情感识别方法,原始语音情感特征经过图表示映射为包含内部数据结构信息的新型情感图特征,在一定程度上促进了语音情感识别系统的性能提高。另外,还将信息可视化技术应用到情感识别结果的表达上,实现情感信息的生动描述和高效表达。在信息可视化技术和语音情感识别研究充分融合的基础上,构建了一个完整的语音情感信息可视化模型,作为系统实现的基础。     

语音信号基本载体的研究

语音信号特征的提取是语音识别的基础，目前使用的特征提取方法要将语音信息经多次复杂变换后提取特性。这样，往往满足不了实时性要求。该文对原始语音信号做简单处理，的实验，证明了经简单处理后语间信号波形比原始波形简单，直观，计算频域特征和自相关特征等简单方便，实时性好，并有望从中进一步发现新的语音特征提取方法。     

语音识别与智能阅读技术的应用研究

首先阐述了在多媒体作品中应用语音识别和智能阅读技术的基本思想,其次介绍了在多媒体作品中应用语音识别和智能阅读技术的实现方法,然后以简单的示例说明利用VB多媒体开发系统开发具有语音识别和文本阅读器的设计方法.     

用于语音识别的基于频谱调整的信道自适应方法

语音识别系统在实际应用时,其性能会因各种因素而下降,其中重要的一个因素是信道的不匹配。该文提出了一种新的信道自适应方法——频谱调整法。该方法在频域上定义一个分段线性信道归一化函数,根据最大似然准则利用梯度投影法求其最优参数后,对语音的幅度频谱进行归一化。实验表明,该方法可以利用很少的自适应数据使识别的字错误率下降10%左右。     

一种新型的与文本相关的说话人识别方法研究

在与文本相关的说话人识别研究中,既要包含说话人身份的识别,又要包含语音文本内容的识别.提出一种基于语音识别的与文本相关的说话人识别方法,从而建立说话人的声纹模型和语音文本模型,与传统的仅建立一种模型的方法相比,该方法能更精确地描述说话人身份信息和语音的文本信息,较好地解决了短时语音样本识别效果不佳的问题.测试实验表明,和传统与文本相关的说话人识别方法(如基于动态时间规整、高斯混合-通用背景模型)相比,由本方法建立的系统虚警概率降低了8.9%,识别性能得到了提高.