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。     

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。     

基于片上系统SoC的孤立词语音识别算法设计

本文首先介绍了研究的孤立词语音识别系统,并针对片上系统进行了语音识别算法的选择。然后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算法进行了详细的分析和设计。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。     

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。     

一种基于联合得分的孤立词语音识别系统

介绍了一种基于联合得分的实时孤立词语音识别系统。在识别阶段,通过内插向最得到两种改进的DTW算法,并且和基本的DTW联合起来对语音进行识别,得出各自的识别结果,最后把所有的结果联合起来得到最终的识别结果。通过在TI46语音库和实时运行的实验表明,系统在低信噪比的环境下和实时运行的环境中,都可以获得比一般只应用DTW算法的识别系统更高的识别率。     

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。     

特定人孤立词的语音识别系统研究

语音识别是让机器自动识别和理解语音信号,并把语音信号转变为相应的文本或命令的技术.通过对特定人孤立词语音特点的研究,在对语音信号进行预处理的过程中,选择过零率与短时平均能量两项指标作为对语音信号端点检测的依据,提取语音线性预测系数,通过计算分析后获得线性预测倒谱系数,作为语音特征参数.选择动态时间规整法为模板匹配算法,...     

基于连续HMM语音识别系统的构建与分析

介绍实现语音识别系统的一些基本概念,对双门限端点检测过程用流程图的形式做详细介绍.该系统采用连续隐马尔科夫模型(HMM)进行建模,对实现过程遇到的三个基本问题进行分析并给出了解决方案.利用该系统对不同人的语音命令进行识别,准确率可达95%.     

带噪汉语语音识别的端点检测方法

在语音识别系统中产生错误识别的原因之一是端点检测有误差，在高信噪比情况下，正确地确定语音的端点并不困难，然而，大多数实际的语音识别系统需工作在低信噪比情况下，一些常规的端点检测方法，例如基于能量的端点检测方法在噪声环境下不能有效地工作。该文利用改进的隐马尔柯夫模型(HMM)进行语音检测以适应噪声的变化，实验结果表明本方法可得到高正确率的带噪语音端点检测。     

基于改进LPCC和MFCC的汉语耳语音识别

以提高汉语耳语的识别率为目的,提出了将MFCC、LPCC及它们各自的动态参数等多种特征有效结合进行耳语识别的方法。实验结果说明了LPCC、MFCC结合动态参数可作为汉语耳语音识别的特征参数,且它们的结合提高了系统的识别率,在小字库内得出的识别率为94.5%。     

基于CDCPM的维吾尔语非特定人语音识别

现代维吾尔语语音识别研究尚处于超始阶段,在此介绍了基于中心距离连续概率模型（CDCPM）的维吾尔语非特定人语音识别。CDCPM用中心距离正态（CDN）分布描述模型特征空间,去掉了HMM的状态转移概率矩阵A,对HMM进行了简化和改进。在维吾尔语综合语音库上进行的实验表明：恰当地估计模型状态数和模型混合密度数,当模型数为525个,模型状态数为16,混合密度数为24,维吾尔语非特定人语音识别首选正识率达到97．90％（集内）和94．76％（集外）,取得了较好的识别效果。同时,指出了进一步开展维吾尔语语音识别研究的几个问题。     

基于DSP的嵌入式语音识别模块的实现

设计并实现了一个特定人、孤立词、小词汇量的嵌入式语音识别模块,该模块能够方便地与多种控制芯片接口从而实现不同的功能.在硬件上,使用高速的TMS320VC5402芯片作为模块的运算单元;在软件上,采用谱减法进行前端去噪处理,接着根据谱熵进行语音端点检测,然后提取12维MFCC及其一阶差分作为特征参数,最后用加入模板阈值方法的改进型DTW算法完成整个识别过程.实验结果证明,该语音识别模块在满足实时性的前提下具有良好的识别率和抗干扰性能.     

基于Walsh变换的汉语非特定人语音识别的研究

运用Walsh变换对语音信号进行分析,得到了语音信号的Walsh域特征——2D自由度功率谱特征。利用此特征采用神经元网络法对汉语数字音0～9进行不定人语音识别,结果表明,该特征不仅能给出足够的识别信息,而且由于Walsh变换只有加/减运算,因而在识别速度方面比常用的频域特征有明显提高。     

基于神经网络的汉语孤立词语音识别

研究基于神经网络的汉语孤立词语音识别问题,神经网络通常是针对静态模式而设计,输入结构是固定的,语音信号是一个时变信号,发音时音节的长短不可能完全相同,将人工神经网络用于语音识别时需要对其做一些必要的修正。本文将语音特征参数序列通过规整网络转换为状态转移矩阵。状态转移矩阵维数固定,反映语音时变特性。从而很好的解决了神经网络动态模式识别问题,实现了基于神经网络的孤立词语音识别。实验结果表明该系统具有良好性能。     

基于快速神经网络算法的非特定人语音识别

提出一种用于语音识别的改进的快速神经网络算法 ,即动态不等步长的误差分段学习算法。将步长看作误差和网络节点输出的函数 ,对各权值按不同步长进行动态调整 ,并将其应用于一个基于前馈神经网络模型的非特定人语音识别系统。实验表明 ,该算法比传统 BP算法在训练速度上可提高十几倍 ,训练出的语音识别网络系统具有较高的识别率     

基于VB的孤立词语音识别的实现

介绍了Mircosoft Speech SDK中与语音识别有关的接口,讨论了在Visual Basic编程环境下,使用该开发包进行孤立词语音识别的方法,最终结合具体的项目给出了实践过程。     

基于性别识别的分类CHMM语音识别

对语音识别进行了探讨,提出一种通过性别识别对连续隐马尔可夫模型（CHMM）分类的方法,在此基础上进行语音识别。首先,通过计算性别判定语音信号的Mel频率倒谱系数（MFCC）使用CHMM对说话人性别进行识别,然后再根据不同性别使用分类CHMM进行语音识别。最后通过实验验证了方法的有效性。     

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。     

基于互相关函数的孤立词端点检测算法

提出了基于互相关函数的检测元音的端点检测算法。在语音识别系统中产生错误识别的原因之一是端点检测有误差,在高信噪比情况下,准确地确定语音的端点并不困难,然而在低信噪比情况下,一些常规的端点检测方法,例如基于能量的端点检测方法就不能有效地工作。本文利用互相关函数检测元音的端点,然后根据元音和辅音的能量比一般相对稳定的特点确定出实际语音端点。实验结果表明,本方法可以在不同信噪比下提高端点检测的准确率。     

噪音环境下孤立词的语音识别

噪音环境下的语音识别一直是语音识别的难点，本文采用了谱减法进行去噪，进行孤立词（数字0-9）的识别，提高系统的识别率