支持向量机语音识别算法在DM6446上的实现

针对语音识别系统对实时性和便携性的要求,提出一种基于MFCC/SVM在DM6446嵌入式系统开发平台上的实现方法,实现了一个面向非特定人的语音识别系统,将有向无环图多类分类支持向量机算法移植到该平台。并在该平台用DAG方法对非特定人孤立词和连接词进行语音识别,比隐马尔可夫模型有明显优势。通过样本预选取算法对训练样本进行预选取处理,并且应用到嵌入式语音识别系统中,大大降低了训练时间和测试时间。     

嵌入式语音识别系统性能分析

语音识别技术在嵌入式系统上的应用是当前的热点和难点。本文在三种不同的嵌入式系统上建立了基于HMM的非特定人大词汇表连续语音识别的实验平台,对语音识别的实时性能进行了测试分析,讨论了非特定人连续语音识别系统在不同嵌入式平台上的可行性。     

基于DSP的非特定人语音识别系统

本文介绍了一种基于TMS320C6711 DSP的非特定人、孤立词语音识别系统。本文首先介绍了语音识别技术的基本原理,然后对不同的识别算法在多种嵌入式系统平台上进行性能分析和比较,可得到本语音识别系统具有较高的识别率、实时性和鲁棒性。     

嵌入式语音识别系统设计

分析嵌入式语音识别系统设计的要点，提出了一种基于凌阳SPCE061A单片机的嵌入式特定人语音识别系统，重点讨论了嵌入式语音识别系统的相关算法及系统组成。该系统识别率高，价格低廉，可移植性好，已成功应用于智能机器人控制平台。     

非特定人孤立词语音识别系统的片上实现

在SEED-DEC5502DSP嵌入式系统开发平台上实现了一个面向非特定人的孤立词语音识别系统,和传统的基于特定人的语音识别系统相比,该系统无需用户训练,易于使用。系统采用改进的基于语音对数域能量变化率的实时端点检测算法,只对检测的有声段语音进行特征提取,从而减少了要处理的语音帧数;提出了改进的共享声学单元状态发射概率共享的解码策略,进一步降低了计算负担。实验表明系统在100词条的情况下识别率达到98.1%,识别时间为1.03倍实时。     

小词汇量非特定人语音识别在嵌入式系统中的应用

给出了一个嵌入式小词汇量非特定人语音识别系统的方案，它基于单片微控制器加数字信号处理器（MCU＋DSP）架构，用离散隐马尔可大模型方法实现语音识别系统。该系统适应性强，可扩展性好，具有一定的实时性和语言无关性。当在算法上针对汉语普通话进行优化后，则能进一步提高识别汉语的准确性和实时性。     

嵌入式实时英语语音识别系统的设计和实现

采用两级识别网络,以连续隐含马尔可夫模型为基本识别框架,基于一个100MIPS的16位定点DSP语音芯片平台,实现了嵌入式非特定人、中等词汇量英语孤立词实时识别系统。     

基于CHMM孤立词识别系统的快速实现

介绍了基于连续隐含马尔可夫模型(CHMM)的非特定人孤立词语音识别系统.根据分析该系统计算复杂度,提出了一系列的优化方法,通过MATLAB平台下的研究实验数据表明,优化后的语音识别系统与传统CHMM语音识别系统对比,计算时间是传统CHMM系统的9.97%,而识别率仅从传统CHMM系统的94%下降到91.3%.     

基于单片机控制的语音识别系统的软件开发

主要介绍一种基于单片机的语音识别系统 ,能够对特定人和非特定人进行小词汇的语音识别 ,并给出了语音识别的软件设计思路和设计过程以及各子程序的功能     

基于置信度的非特定人语音识别拒识算法的研究

语音拒识技术是实现一个实用语音识别系统的关键。提出了一种新颖的基于置信度的非特定人语音识别拒识算法，该算法同时考虑了备选假设模型和多候选的信息，适用于拒识不正确的识别结果和词表外(OOV)语音。在一个非特定人英语命令词识别系统中做了一些相关的实验来评估这个算法的性能。实验结果表明，该算法可以有效地去除识别不可靠的语音，提高语音识别的整体性能。     

一种改进的DHMM语音识别算法的DSP 实现

对多种隐马尔可夫模型算法进行了分析对比,在此基础上设计了一种改进的离散隐马尔可夫模型(DHMM)算法,并将此算法成功运用到了DSP嵌入式语音识别系统中.该系统采用上述算法完成了对非特定人的孤立词语音识别.该系统以ADSP-BF531语音处理专用DSP为核心,并辅以大容量的SDRAM和ROM为扩展,具有小型、高速、可靠、鲁棒性好、扩展性强等多个优点;可应用于许多特定场合,有很好的市场前景.试验结果表明,该系统对非特定人的孤立词的综合识别率在94%以上.对该系统应用的改进的DHMM算法,硬件的实现过程以及其实际应用效果等进行了详细阐述.     

基音周期标准化与嵌入式语音识别系统

根据不同人发相同音节时,一个基音周期内的波形具有一定相似性的特点,提出一种新的基音周期标准化的语音信号预处理方法。该方法在一个嵌入式的、非特定人、孤立数字的语音识别系统中进行了验证,实验结果表明基音周期标准化能有效提高语音识别的准确率。     

连续语音识别和语音翻译

本文介绍了在连续语音识别和语音机器翻译方面所进行的工作。我们已在中等词汇量范围、限定说话主题的条件下，实现了特定人的连续话句的识别。并实现了一个英汉语音翻译实验演示系统。     

基于去噪技术的DSP语音识别系统设计

针对语音识别系统对抗环境噪声的实际需求,提出一种二次组合抗噪技术,研究并设计了一种以数字信号处理器(DSP)为硬件平台,以隐马尔可夫模型(HMM)为算法的抗噪声嵌入式语音识别系统.DSP采用型号为TMS320VC5509A的芯片,配以外围硬件电路构成语音识别系统的硬件平台.软件设计以离散隐马尔可夫模型(DHMM)为识别算法进行编程,系统软件主要有识别、训练、学习和USB四个主要模块.实验结果表明:基于二次组合去噪技术的语音识别系统有更好的抗噪声效果.     

基于OMAP5912平台的自适应双门限语音端点检测

目前语音识别技术已被广泛应用于嵌入式手持设备当中,而端点检测作为语音识别系统的前端处理模块发挥着重要的作用。传统端点检测的方法是基于固定门限阈值,所以不能够随时根据语音环境的变化,准确检测出端点的实际位置。利用短时平均上升过零间隔和短时平均幅度差作为门限参数,采用自适应更新门限阈值的方法,获得了优于固定门限阈值的检测结果。同时叙述了利用TI推出的OMAP5912嵌入式多媒体应用平台实现算法开发的过程。     

基于LD3320的语音控制系统设计实现

语音识别是实现语音控制的关键技术,自然语音的人机交互也是当前的研究热点和难点。该设计运用STC10L08XE单片机,结合ICILoute公司的高性能LD3320语音识别芯片,进行了语音控制系统的总体结构、主控制模块和语音识别模块的软硬件设计。完成了基于非特定人的语音识别系统的静态测试,其对于语音命令的平均识别率可达90...     

基于UniSPeech-SDA80D51的车载音响声控系统

提出一种语音命令控制车载音响操作的设计方案,以德国Infineon公司新推出的具有DSP和单片机双核的SoC语音处理芯片UniSpeech-SDA80D51为核心组成非特定人车载音响语音控制系统,并实现了系统样机的研制.该系统在江淮同悦SL1102C1型车载音响上进行了语音控制实测,实测数据表明系统语音识别率可达到95...