一种改进的DTW语音识别系统

动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)是语音识别的一种简单有效的方法,该算法基于动态规划的思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。这里改进了传统的DTW算法,将其应用到实时语音识别系统中,并在计算机上进行了仿真。实验结果表明,改进后的算法,能有效提高孤立词的识别性能。     

基于子动作特征矩阵与DTW算法的手臂动作识别方法

为了建立助残手控制与手臂运动之间的联系,结合惯性测量单元,提出了一种基于子动作特征矩阵和动态时间规整(DTW)算法的手臂动作识别方法.首先建立手臂连杆运动模型,使用正向运动学理论解算出手臂末端的空间位置;接着分析了手臂末端角速度、空间位置变化,发现连续的手臂动作可根据动作的活跃程度拆解为若干子动作,并构造子动作特征矩阵;最后采用基于子动作特征矩阵的DTW算法,对6种生活中常见的手臂动作进行分类识别.实验结果表明,与传统基于时间序列的DTW动作识别方法相比,基于子动作特征矩阵的方法识别准确率由96.9％提高至99.4％,识别耗时减少到0.1 s之内,更具实用价值.     

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。     

基于DTW改进算法的孤立词语音识别仿真

为提高识别率和识别效率,采用双门限过零率和短时能量作为端点检测的依据,提取Mel频率倒谱系数作为语音特征参数,并使用DTW算法进行模式匹配．由于传统DTW算法计算量大,所以采用局部路径约束和区域约束进行改进,并用Matlab对改进后的DTW算法进行了仿真．实验证明该算法对孤立词语音识别能够达到较好的识别结果．     

一种聚焦式模糊分段算法及其在语音识别中的应用

基于各类语音模型的语音识别系统中，未知语音与参考模板的匹配度处在临界状态时，系统容易发生误识别。针对这类问题，本文提出了一种聚焦式模糊分段算法，对语音特征矢量进行模糊分段量化；并将其应用于DTW语音系统中，对语音信号进行训练和匹配。实验证明：该算法能够有效提高系统的识别精度，并降低模糊分界内的误识别率。     

基于STRAIGHT谱的非特定人数字语音识别

介绍了STRAIGHT算法的原理,并选择STRAIGTH谱作为语音识别的特征参数．采用对应点映射方法以提高同一发音不同样本参数间的匹配效果,在特征匹配的方法上选择差别子空间法,将二者结合应用于非特定人汉语数字0～9的语音识别,实验结果表明．基于STRAIGHT谱的非特定人数字语音识别可以达到97％的识别率．     

基于单个神经元的语音识别据识算法

语音识别是当今信息领域标志性技术,是最具发展前景的综合性学科之一。该文用语音识别系统模式匹配原理,对比分析了模板匹配算法DTW与人工神经网络中的ANN算法在语音识别据识中的应用;提出了一种基于单个神经元的拒识算法,实验结果表明该算法能达到较高的拒识率。     

改进的DTW算法在实时语音辨识系统中的应用

改进了传统的动态时间弯曲算法结构,将其应用到实时语音辨识系统中,并在计算机上进行了仿真。实验结果表明采用改进后的DTW算法有效地降低了待处理数据量和识别时间,提高了系统的运行速度。随着待识别语音信号数量的增多,该算法优势更加明显。     

基于改进型DTW算法和MFCC的语音识别

采用模式匹配的识别技术,建立孤立词语音识别系统,基于MATLAB环境对O～9这10个数字语音进行仿真实验．在提取MFCC的基础上,整合差分倒谱参数作为语音的特征参数,并对现有的DTW算法加以改进,节省了系统匹配的计算时间,使其具有一定的鲁棒性．分别采集普通话语音和湖北、闽南、安徽3地方言的语音数据,体现了数据的完备性和系统的适用性．实验结果表明,基于改进型DTW算法和MFCC的语音识别系统具有较高识别率,取得了良好效果．     

一种基于噪声动态检测的语音端点检测算法

HMM技术在语音识别中得到较为成功的应用．本文基于HMM的孤立词语音识别系统的识别策略，提出了两个改进的算法．第一种算法是对背景噪声进行动态估计的汉语语音端点检测算法，较一些常规的端点检测方法如基于能量的端点检测方法，具有更高精度和鲁棒性，第二种算法针对分裂法进行码本设计时，可能出现除数为零的计算错误，提出了避免出现计算错误的改进算法．通过进行汉语孤立词语音识别实验，表明这两种算法是有效的，得到较高的识别率．     

基于多尺度熵和动态时间规整的步态身份识别

针对现有人体步态身份识别算法单一、准确率较低的问题,提出了一种基于多尺度熵和动态时间规整（DTW,dynamic time warping）的人体步态身份识别方法。采用自制的APP软件在较低采样率下采集人体步行加速度数据,实验中共采集50名志愿者的正常行走加速度数据,使用多尺度熵算法进行数据处理,得到在各个尺度下的熵值,最后采用DTW算法对多尺度熵值进行特征匹配,得到的相对错误率（EER,equal error rate）为13.7%,仿真结果表明基于多尺度熵和DTW算法相结合的方法较好提高了身份识别的准确率,为人体步态身份识别提供了一个新的思路。     

特定人孤立词语音识别系统的仿真与分析

在MATLAB环境下利用语音工具箱Voice Box，设计并实现了基于DTW算法的特定人的孤立词语音识别系统．论述了高效DTW算法的基本原理及系统的实现过程．仿真结果表明，该系统对特定人的孤立词取得了良好的识别率．     

仿生算法与主成分分析相融合的人脸识别方法

基于人脸特征提取问题可以转化为组合优化问题这一思路,提出了仿生算法与主成分分析相融合的人脸识别算法.该方法先通过主成分分析方法得到人脸特征子空间;然后在已有特征的基础上,分别通过遗传算法与离散粒子群算法进一步提取出可使识别正确率达到最高的人脸图像特征.在ORL人脸库上的实验结果表明:与传统的主成分分析相比,该方法不仅能进一步降低特征子空间的维数,从而提高识别速度,而且能获得更高的识别率.     

声控机器人的特定人孤立词汉语识别系统设计

利用语音命令对机器人的行动控制,有很大的实用价值。介绍了采用动态时间弯折(DTW,Dynamic Time Warping)算法进行模式匹配的特定人孤立词汉语识别系统。DTW算法简单有效,尤其适合孤立词语识别系统。用凌阳单片机SPCE061A搭建的机器人平台对系统进行测试,结果表明,系统识别效果良好,控制者通过语音可以实时控制机器人行动。     

基于DTW的语音识别应用系统研究与实现

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。通过对语音识别数学模DTW的研究和改进，实现了一个特定人孤立词，连接词的语音识别系统。     

基于特征比较和模拟退火-遗传算法的普通话音素评分模型

为了帮助发音困难者障碍者和外语学习者矫正普通话发音错误,提出基于Mel频率倒谱系数(Mel frequencycepstrum coefficient,MFCC)特征比较和模拟退火-遗传算法(simulated annealing genetic algorithm,SAGA)的普通话音素评分模型。该模型采用动态时间弯折(dynamic timewarping,DTW)算法对普通话音素进行相似度比对,并基于SAGA评分机制对发音进行自动评分。本文对比了不同优化算法(SAGA和局部优化算法)、不同DTW算法对语音评分的影响。结果发现:SAGA评分模型下的音素评分正确率大于94%,远远优于局部优化算法。此外,在SAGA评分模型下,搜索路径为平行四边形的改进DTW算法具有最优的评分结果。因此,基于MFCC和SAGA的评分模型适用于普通话音素评分。     

基于DTW改进算法的在线签名鉴别方法

 在线手写签名认证是一种基于生物特征的身份认证技术,识别正确率和防伪性能是签名识别的研究重点,识别响应速度也是决定系统实用化的关键。为了提高签名认证效率,提出了一种改进的在线签名鉴别算法。改进了传统的动态时间弯折算法结构,对最佳匹配路径的动态规划方法进行改进并将其应用于在线签名鉴别系统。讨论了实际应用中训练样本不足、字体随时间变化等因素带来的系统识别率下降的解决方法。避免了动态特征点提取、时序段匹配等方法由于书写环境和人物即时的生理特性所带来的问题,同时针对签名的稳定性提出了加权距离计算公式,保证高识别率的同时降低了误拒率。在模板较多时对匹配距离进行限制,节约了系统运算量,提高了模板匹配速率。随着待识别模板数目的增多,该算法效率优势更加明显。     

基于DTW的俄语短指令语音识别

面向训练语料有限的语音识别任务,基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW)算法对俄语语音进行识别。首先,以跨语言标注的语音语料为资源基础,研究融合音字转换和机器翻译的语音识别方法。其次,结合俄语语音特点,以元音为中心设置动态门限阈值,实现精确至音节的端点检测,识别速度提高了34.4%,准确率提高了14%。然后,综合时域、频域分析,提取反映语音静态特征和动态变化的参数模板。另外,引入全局限制和早弃策略改进DTW算法,避免病态匹配,缩小计算规模,使速度提高了19.7%,准确率提高了4.8%。在俄语短指令语音集上做五折交叉验证,识别准确率达到74.9%。