模式识别理论和技术在语音识别研究中的应用

语音识别是让机器听懂人的说话,并准确地识别出语音的内容和执行相应操作的技术．该文介绍了语音识别发展的过程,语音识别系统的结构和识别过程,模式识别理论和技术在语音识别研究中的应用以及语音识别中的关键技术和面临的问题．最后讨论了语音识别技术存在的优点和不足,并展望了其应用研究的前景．     

基于MATLAB的孤立字语音识别试验平台

文章研究了两种不同语音识别算法—动态时间伸缩算法(DTW)和隐马尔可夫模型(HMM),并在模式匹配原理的基础上,设计、实现了在Matlab环境中,应用DTW识别法及HMM识别法的孤立字语音识别实验平台。     

语音识别技术探讨

介绍了语音识别技术ASR的发展历史、目前研究方法、技术手段及当前取得的成绩与不足,提出一种新的的研究理论——利用基因算法训练HMM方法.     

一种噪声环境下的语音识别方法(线性预测误差法)的研究

介绍一种平稳噪声环境下语音识别的新的方法。该方法利用噪声的LPC系数去预测语音信号,从而得到LPC预测序列,然后把它代替原语音序列来进行语音端点的检测、语音特征的提取和在合适的匹配方式下的识别。实验结果表明：该法在噪声环境下自动检测语音端点和提取语音信号的特征是可行的,获得了很满意的识别率。     

说话人自动识别技术研究

主要对文本无关的说话人识别技术进行一些探讨。与语音识别不同,说话人识别技术必须提取说话人依赖特点,而语音特征量的选取是利用说话人声音的频谱通过分离傅立叶变换(DCT)获得的。在训练阶段,每一个说话者通过矢量量化产生一个码书(语音数据库)。在认识阶段期间,通过对欧几里德距离代表VQ的计算来减少失真。在一定范围的说话人的语音库中,测试结果表明有很高的识别率,可以达到96%。     

管制指令语音识别模板库的关键技术研究

本文结合我国标准的管制指令用语特点,从语音识别模板库建立的基础技术出发,研究和分析了语音识别的端点检测、特征参数提取、模板库的训练等关键技术,并对多种处理的模型和算法进行了分析和对比,为我国管制指令语音识别模板库的建立提供了理论依据。     

语音识别门禁系统关键技术所究

通过对语音识别技术的原理进行分析,结合特定人语音识别技术在门禁系统中的具体应用,从语音信号的预处理、信号端点检测、特征信号的提取到识别策略的算法等关键技术上进行研究,从技术角度阐明了该系统在理论上的合理性和可行性,并通过实验说明系统在噪声干扰的情况下性能没有明显的下降.     

基于多GPU的深层神经网络快速训练方法

近年来,深层神经网络(deep neural network,DNN)被成功应用于语音识别领域,成为一种很具发展潜力的语音识别模型。然而,由于其训练算法复杂度高,随着训练数据和网络规模增大,DNN模型训练将非常耗时。为提高DNN的训练效率,该文研究了基于多图形处理器(graph-ic processing unit,GPU)的DNN快速训练算法。在TIMIT数据集上的音素识别实验显示:在基本保证识别性能的前提下,优化后的DNN快速训练方法在4个GPU下训练速度相比单GPU有约3.3倍的提升。实验结果表明该快速训练方法可以显著提升DNN模型的训练速度。     

语音识别门禁系统关键技术研究

通过对语音识别技术的原理进行分析，结合特定人语音识别技术在门禁系统中的具体应用，从语音信号的预处理、信号端点检测、特征信号的提取到识别策略的算法等关键技术上进行研究，从技术角度阐明了该系统在理论上的合理性和可行性，并通过实验说明系统在噪声干扰的情况下性能没有明显的下降。     

基于特征值统计的语音识别算法的研究与设计

随着时代的发展和人工智能的迈进,语音识别技术也正在以惊人的速度向前推进,并且逐渐成为国内外科研机构所关注的焦点。该文对语音识别的整个过程,包括语音特征值提取、模型库的建立、模型匹配算法,进行了深入的研究,并提出了基于语音特征值统计学模型的语音识别算法,系统测试结果表明,该算法具有运算量少、结构简单、识别速度快和准确度高等优点。     

物联网关键技术及其在食品质量安全回溯的应用

物联网技术是指通过射频识别(RFID),红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传意设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络.RFID技术、云计算技术、传感器与传感网技术,中间件技术等关键技术在物联网出现的基础上将有空前的发展.     

基于深度学习的智能语音问答系统研究

随着人工智能行业的不断发展,智能语音问答技术逐步得到国内外学者的广泛关注和研究,但是语音识别方面仍然存在两个技术瓶颈,第一是语音识别系统,第二是根据识别的语音进行问题的回答。基于此,开展了基于深度学习的智能语音问答系统研究。首先介绍了基于隐马尔科夫模型的语音识别系统,然后研究了基于梅尔频率的语音信号特征提取技术,并建立了声学和语言模型,最后研究了基于GRU算法的问答匹配模型,并基于以上模型开发了智能语音问答系统。经实际实验验证分析,文章所提出的算法在语音识别和问答的准确度方面都相比传统算法具有很高的精确度,本算法具有较大的实用价值。     

藏语语音识别研究综述

文章介绍了语音识别的技术、应用领域和藏语语音识别技术的现状,以及语音识别的基本原理及识别的过程分析,探讨了藏语语音识别技术中的难点问题,并展望藏文语音识别技术的发展方向和前景。     

基于HMM的孤立字识别

本文以HMM(隐马尔可夫模型)为基础研究孤立字的汉语语音识别。孤立字的汉语语音样本首先经过人工切分去除寂静段,然后进行分帧处理;对每一帧语音进行频域预加重和时域汉明窗加权处理后,提取该帧的39维的MFCC混合参数(Mel频率倒谱参数);把该字所有帧的MFCC混合参数作为该字HMM模型的观察序列对其进行训练。通过在小人群范围内对0-9这十个孤立数码语音的大量实验,得到了很好的识别效果。     

机器狗情感语音识别技术的研究

近年来随着国内人工智能技术的发展,对机器狗的研究日趋深入.情感在人类的感知、决策等过程扮演着重要角色,语音作为人类和机器狗重要的交流媒介,携带着丰富的情感信息.如何使机器狗从语音中自动识别的主人情感状态受到人工智能领域研究者的关注.本文从语音情感识别所涉及的情感语音数据库、语音中的情感特征和语音情感识别算法几个重要问题出发,研究了情感语音机器狗的实现方法.     

高速自适应水声语音系统的设计与实现

根据水声通信的复杂信道特性,设计了基于数字信号处理(DSP)的高速数字自适应多载波水声语音通信系统,采用MFSK调制技术、数据精确同步技术以及低噪PGA技术,有效地降低了误码率.通过对其关键技术的性能仿真和分析,以及在2km长、1.5m深的恶劣环境中实测,该系统表现出很好的实时性和良好的语音恢复性能,传输距离大于2km,误码率小于10-3.     

射频识别技术及其应用

射频识别(Radio Frequency Identification)是一种非接触式的自动识别技术,它利用射频方式进行双向通信,从而达到识别或交换数据或读写记录媒体信息的目的。本文介绍了射频识别技术的概念、应用范围、分类、工作原理、典型应用及取代条形码的趋势,是一篇比较系统地介绍射频识别技术及其应用前景的科普性文章。     

语音识别技术研究进展

文章回顾了语音识别技术的发展历史,综述了语音识别系统的分类、结构及研究的基本方法,并探讨了今后语音识别面临的问题及发展方向。     

语音识别技术的发展现状及应用前景

本文阐述了语音识别技术的发展现状和趋势，简述了语音识别的基本原理，指出了语音识别技术的难点和对策，展望了语音识别的应用前景以及发展方向。     

基于局域网上的分布式语音识别系统

近年来随着网络和语音处理技术的快速发展,分布式语音识别(DSR)成为语音处理的一个研究方向,与传统集中式语音识别不同的是:它基于Client/Server模型,在Client端进行参数的提取,然后通过信道传送到Server端进行识别,把结果送回到Client端。文中介绍基于LAN所设计的DSR系统。