一种改进的线性区分分析方法及其在汉语数码语音识别上的应用

尽管汉语数码语音识别只涉及十个数字,但由于不同数字的发音存在相同或相似的声母或韵母,造成汉语数码语音之间的混淆性很大.采用通常的隐含马尔科夫模型(HMM)作为汉语数码语音识别模型难以得到很高的识别率.为了解决汉语数码之间的混淆问题,提高汉语数码语音识别性能,本文在隐含马尔科夫模型的状态层次上采用线性区分分析方法,将不同状态之间容易混淆的特征样本构成混淆模式类,针对混淆模式类进行线性区分分析.通过线性区分变换,在变换特征空间中仅保留那些能够有效区分该混淆类别的特征参数.这种基于状态的线性区分分析有效地提高了模型对混淆数码的区分能力.实验表明即使采用状态数很少的粗糙识别模型,也能很大幅度提高模型的识别性能;经过线性区分变换优化后的汉语数码识别模型,孤立汉语数码语音识别率可以达到99.32%.     

利用韵律信息的CHMM连续数字语音识别

提出了一种结合韵律信息的高性能汉语连续数字语音识别算法,该识别算法基于CHMM(连续隐马尔可夫模型),采用MFCC(MEL频率倒谱系数)为主要语音特征参数,结合韵律信息进行连续数字精确分割,能够有效区分易混数字。算法采用两级识别框架来提高语音识别率,其中,第1级对连续数字分割,在此基础上进行数字语音识别,输出各候选结果,第2级在候选结果中确定易混数字对,并运用韵律信息进一步选择正确结果。实验表明,最终汉语连续数字语音识别率有很大提高。     

应用于语音识别片上系统的语音检测算法

语音识别技术的研究已经进入实用化阶段，而实用化语音识别系统中的一个关键技术就是可靠的语音检测。本文提出了一种基于有限状态机模型的实时语音检测算法(FSM-SD)。采用对数最大似然判决帧能量检测器和过零率检测器控制各状态之间的跳转关系。针对语音识别中的MFCC(Mel频标倒谱系数)和LPCC(线性预测倒谱参数)特征提取过程，分别得到两种不同的帧能量计算方法。将FSM-SD应用到在OAK DSP上实现的小词表汉语语音识别系统，通过实验验证了其对系统识别性能和噪声稳健性的有效保证。     

基于连续分布型HMM的汉语连续语音的声调识别方法

本文介绍了基于连续分布型HMM的汉语连续语音声调识别方法,提出了一个适合于汉语连续语音声调识别的特征参数提取和识别方案.通过对汉语连续语音声调特点的分析,选择了8个音节单位的连续分布型HMM作为声调识别用基元模型进行识别试验,识别结果表明,10名话者1070个句子的连续语音声调识别的平均识别率是95.1%.     

基于多特征组合优化的汉语数字语音识别研究

研究了一种汉语数字语音识别方案,首先提取汉语数字语音线性预测倒谱系数（LPCC）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）及其一阶差分,并组合成新特征。通过求取其系数矩阵的均值和方差的方式进行一次降维,然后采用基于关联规则的特征选择算法进行二次降维,并采用C4.5决策树算法进行识别。通过实验表明本文提出的方法能够有效降低特征维度,去除了无用的冗余信息,提高了语音识别率。     

一种改进的特定人语音识别系统及算法研究

针对传统特定人语音识别过程中存在的算法复杂、所占存储空间大等问题,提出了一种改进的基于动态时间规整算法(DTW)的特定人语音识别系统.在对参数提取方法进行详细对比之后,提取美尔频率倒谱系数(MFCC)作为本系统的语音识别参数,有效的解决了人耳响应不同信号灵敏度不同的问题.利用MATLAB环境下语音工具箱Voice Box实现了对若干数字的孤立词识别,识别速度提高了约30％,识别成功率达到95％以上.仿真结果证明,该系统在算法简单,识别成功率高,是一种简单有效的语音识别方法.     

基于DDBHMM的数字语音识别

数字语音识别具有很高的识别率,具有较高的实用价值。为实现在真实噪声环境下能达到高识别率的数字语音识别系统,采用基于段长分布的隐马尔可夫模型（DDBHMM）进行了安静环境和带噪环境下,特定人和非特定人的数字语音识别试验。试验结果表明,基于DDBHMM模型的数字语音识别技术对真实非平稳噪声环境下录制的特定人和非特定人语音都具有较高识别率。     

采用差异度的多参数声带疾病嗓音识别方法

为了提高声带疾病嗓音识别率,提出了一种基于差异度的多参数识别方法。研究声学参数之间的相关性,定义两类嗓音间参数的差异度;根据差异度对参数进行权重分配,并剔除相关性较大的参数,然后对参数加权组合为新的特征向量。以DSP芯片TMS320VC5502为核心实现识别系统,识别实验表明,新的参数在声带疾病嗓音与正常嗓音识别中识别率有4.35%的提升,在声带疾病嗓音与非声带疾病嗓音识别中有9.27%的识别率提升。     

噪声自适应的多数据流复合子带语音识别方法

首先针对现有丢失数据语音识别技术中的边缘化(marginalisation)技术在特征运用上的局限,提出了一种倒谱特征分量的可靠性估计方法,将边缘化技术推广到常用的倒谱语音识别系统中; 然后利用基于全带和子带倒谱特征的边缘化识别器在不同噪声中的互补性能,提出了一种噪声自适应的多数据流复合子带语音识别方法。实验结果表明,所提识别方法可以自适应地选出全带和子带数据流中受噪声影响较小者并以之为主要依据进行识别,有效地提高了识别系统在多变噪声环境中的鲁棒性。     

连续语音识别前端鲁棒性研究

针对大词汇量连续语音识别中识别率不高的问题,提出了将语音增强级联在识别系统前端,在语音增强中将谱减法和对数最小均方误差算法（logmmse）与用于噪声估计的最小控制递归平均算法（imcra）相结合。识别系统使用Mel频率倒谱系数（MFCC）提取特征,用隐马尔科夫模型（HMM）训练与识别。实验结果表明,提出的方法最高能使单词识别率提高38.9%,使句子正确率提高21.8%。该方法用于大词汇量连续语音识别是可行的,有效的。     

基于神经网络的数字识别的研究

数字识别在很多重要领域有着广泛的应用。通过对人工神经元网络的研究与学习，提出了一种基于神经网络的数字识别方法，并作了大量的试验，取得了满意的结果。对于印刷体数字的识别率达到了100％，对于手写体数字的识别也达到了98％以上。     

基于改进的混合学习模型的手写阿拉伯数字识别方法

在特征空间维数较高的手写阿拉伯数字识别问题中,冗余的特征往往会意外增加学习模型刻画问题空间的复杂度,影响手写阿拉伯数字识别的效率和精确度。该文提出了一种基于边界对特征的敏感度值进行特征选择的支持向量机树混合学习模型,依据当前中间节点上的分类曲面对子样本空间中的样例特征的敏感程度选择特征,在新构建的子样本集上训练子节点上的支持向量机。UCI机器学习数据库中手写阿拉伯数字识别问题的仿真结果表明,与其他算法相比,该文提出的方法能够在提高或保持手写阿拉伯数字高识别精确率的同时,精简问题空间,从而简化混合学习模型的中间节点和整体结构。     

噪声下差分复合子带语音识别方法

本文根据子带特征反映语音信号局部特性和全带特征反映语音信号整体特性的事实，提出了 一种差分复合子带语音识别新方法。先用频谱差分减少噪声的干扰，再将多子带特征识别概率与全带特征识别概率相结合进行综合判决，以得到最终识别结果。将新方法应用于TIMIT数据包0－9十个英文数字和E－Set在NoiseX92的白噪声和F16战机噪声下的识别实验。实验结果表明新方法比传统方法识别性能有很大提高。     

基于3维空间Viterbi算法的汉语连续语音识别方法

本文提出了基于３维空间Ｖｉｔｅｒｂｉ算法的汉语连续语音识别方法。本方法采用６０个音素单位的隐马尔可大模型（ＨＭＭ）和８个声调单位的ＨＭＭ作为识别用基元模型。音素基元模型和声调基元模型的识别结果的统合,采用音素单位的ＨＭＭ状态,声调单位的ＨＭＭ状态和时间的３维空间Ｖｉｔｅｒｂｉ算法来实现。     

基于层叠条件随机场模型的中文机构名自动识别

中文机构名的自动识别是自然语言处理中的一个比较困难的问题.本文提出了一种新的基于层叠条件随机场模型的中文机构名自动识别算法.该算法在低层条件随机场模型中解决对人名、地名等简单命名实体的识别,将识别结果传递到高层模型,为高层的机构名条件随机场模型实现对复杂机构名的识别提供决策支持.文中为机构名条件随机场模型设计了有效的特征模板和特征自动选择算法.对大规模真实语料的开放测试中,召回率达到90.05%,准确率达到88.12%,性能优于其它中文机构名识别算法.     

改进的高效动态时间规整算法语音识别系统

动态时间规整算法是结合了动态时间规整(DTW)技术和距离测度计算技术的一种非线性规整算法,在语音识别模板匹配中有重要的应用。为此提出一种改进的高效动态时间规整算法,其能有效加快搜索路径的寻找。基于Matlab实现了隐马尔科夫算法、高效动态时间规整算法和改进的高效动态时间规整算法的语音识别系统,同时进行了算法的仿真实验。实验结果表明,基于改进高效动态时间规整算法的训练速度远大于基于隐马尔可夫算法和高效动态时间规整算法的训练速度,而识别率下降很小,对于小词汇量非连续语音识别中高效动态时间规整算法的识别率为97.56%,隐马尔可夫算法的识别率为97.14%,改进高效动态时间规整算法的识别率为96.43%。     

大量目标识别的光学相关与神经网络融合方法

本文基于光学相关与神经网络学习算法和编码聚类原理的融合 ,提出一种大数量目标的高效率分类识别方法 ,并以 67个字符 ,其中包括2 6个英文字母、1 0个数字和 31个省和直辖市的简称汉字的分类识别作为实例 ,给出详细的原理说明和结果。     

基于色度分析的唇动特征提取与识别

本文提出了一种基于色度滤波的唇动特征提取与识别方法 ,它通过唇的色度滤波 ,得到增强的唇动图像 ,再利用可变模板 ,描述口型轮廓并提取特征参数 ,并用HMM模型进行唇运动序列图像识别 .该方法鲁棒性强 ,对光照没有苛刻的要求 ,且针对非特定人 ,适用于自然条件下的实用环境 ,解决了可变模板对目标边缘有较高分辨率的要求 ,使方法更实用化 .本文的实验是基于单纯的视觉信息 (没有声音信道的信息 )的唇动识别 ,不加语音信息 ,实验集合只限于单韵母 ,识别率可达 95 8% .     

基于主曲线的脱机手写数字识别

该文提出了一种基于主曲线的脱机手写数字识别方法.该方法将主曲线及知识约简算法运用于识别模型中.主曲线是主成份分析的非线性推广,它是通过数据分布"中间"并满足"自相合"的光滑曲线.它较好地反映了数据分布的结构特征.粗糙集理论的知识约简是从决策表中获取决策(分类)规则的有效工具.本文将主曲线用于训练数据的特征提取,根据主曲线的特征生成决策表;利用我们提出的知识约简算法对决策表进行处理,自动获得分类规则.这种方法既符合人的识别习惯,又克服了利用统计特征识别所带来的不足.实验结果表明了该方法能有效提高手写数字的识别率,为脱机手写数字识别的研究提供了一条新途径.