基于话者分类和HMM的话者自适应语音识别

本文提出了一种基于话者分类和ＨＭＭ的话者自适应语音识别方法，采用对参考话者聚类、并按话者类分别建立ＨＭＭ模板的策略，对于新注册的用户，系统只需利用其极少量的语音，便可将与之最相近的一类模板指派给新用户，再采用基于谱空间映射的两级自适应方法，使系统自适应到用户的模式下工作．这种方法既提高了识别性能，又降低了自适应的难度，还有利于ＨＭＭ的建立．讨论了话者分类数和自适应语音数据对话者自适应效果及识别性能的影响，提出了一种在自适应语音数据不足情况下仍具有较好自适应效果的基于ＦＶＱ的码本自适应改进算法，该算法还具有对自适应字表不敏感的特点．     

基于MFCC的语音情感识别

情感语音中携带着丰富的信息,在人机交互领域有着广阔的应用.Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的.它与Hz频率成非线性对应关系.Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系,计算得到的Hz频谱特征,MFCC已经广泛地应用在语音识别领域.由于Mel频率与Hz频率之间非线性的对应关系,使得MFCC随着频率的提高,其计算精度随之下降.因此,在应用中常常只使用低频MFCC,而丢弃中高频MFCC.针对该问题进行了研究,修正了Hz-Mel非线性对应关系,提升了中高频系数的计算精度,并将其作为低频MFCC的补充,应用到语音情感识别中.实验证明,改进之后的算法与经典算法比较,在不同的特征组合上识别率都有不同程度的提高,从而证明了Mid MFCC特征计算方法的有效性.     

DSP语音控制器中MFCC参数的定点快速算法

本文介绍了一个基于定点数字信号处理器ＡＤＳＰ２１８１的语音控制器,着重讨论了其语音特征参数计算方法。     

有限态文法引导的基于连续密度HMM的连续汉语语音识别

介绍了用有限态文法引导的基于连续密度隐马尔可夫模型(HMM)的连续汉语语音识别系统.分析了系统的组成,词语的HMM的训练方法和对识别系统的测试结果。实验表明,用有限态文法辅助进行连续语音识别是一种有效的策略;连续密度HMM与基于矢量量化的HMM/VQ相比需要较大的计算量,但可明显提高识别准确率。     

基于隐马尔可夫模型的语音单字识别研究

本文针对线性模型在语音识别中的不足,进行了隐马尔可夫模型(HMM)在语音单字识别中的研究,主要对观察输出概率求解、最佳状态序列寻找、参数估计和模型参数的选择进行了探讨.     

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。     

基于MFCC与CHMM的方向指令语音识别

随着科学技术尤其是计算机技术的不断发展,语音识别被广泛应用到各个领域.针对方向指令的语音,使用梅尔倒谱系数(Mel-Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)作为特征参数,连续马尔科夫模型(Continuous Hidden Markov Model,CHMM)作为识别模型,对语音信号进行识别处理.实验结果显示,此方法在方向指令语音识别中取得了良好的结果,有较高的识别准确率.     

用遗传算法改进HMM的语音识别算法

提出了一种改进隐马尔可夫模型（HMM）的方法,即把遗传算法应用到Baum-Welch算法B值的优化当中,解决了Baum-Welch算法容易陷入局部最优解的缺点,得到了全局最优解,提高了语音识别系统的识别率。     

基于独立感知理论的鲁棒语音识别算法

为了提高在噪声环境下语音识别系统的性能,对基于子带独立感知理论的语音识别方法进行了研究.这些方法利用人耳对不同频率信号感知的差异,以及噪声和识别对象的频域特征差异,分别采用线性分析、判决分析、多层感知机以及子带最大似然估计对噪声影响进行补偿.实验表明,子带分析采用非线性策略优于线性策略.基于独立感知假定的子带模型,虽然由于独立性假定丢失了带间相关性,但对于噪声环境下语音识别而言可以捕获噪声和识别对象的频谱差异,从而获得比全带分析更高的鲁棒性.     

与文本无关的话者识别

本文提出一种采用数字信号迭加处理技术从语声中分离话者个人身份特征信息的实用方法,实验验证了这种方法的可行性,并以此建立了与文本无关的话者辨识和话者确认实验系统。通过大量实验,比较了从连续语音和从断续语音中提取话者个人特征信息的效果;比较了线性预测系数、反射系数、倒谱系数和对数面积比系数用于话者识别的效果。     

利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别

为了提高语音识别系统的性能,基于全域优化的思想,提出了一种用于训练连续隐马尔柯夫模型（ＣＨＭＭ）的新算法——基因算法,并将该算法用于语音识别．用该算法训练ＣＨＭＭ,可得到最佳的模型参数,从而提高了语音识别率．利用该算法训练ＣＨＭＭ,不需要对ＣＨＭＭ的每一个参数单独进行估值,能够在一定的程度上提高训练速度．文中阐述了整个算法,给出了计算机模拟结果,并与传统的训练方法进行了比较．     

噪声环境中基于HMM模型的语音信号端点检测方法

在噪声环境下如何提高语音信号端点检测的准确性是自动语音识别（ＡＳＲ）研究中的一个重要课题．常用的基于短时能量的端点检测方法对于能量较低的音节或在信噪比较低的环境下,检测性能不够理想．讨论了一种基于ＨＭＭ模型的语音信号端点检测方法．先用训练的方法生成背景噪声和废料的模型,再用Ｖｉｔｅｒｂｉ解码算法对待测信号进行处理,并给出了具体的实现方法．实验测试结果表明,基于ＨＭＭ的端点检测方法的检测性能接近于人工检测,方法是有效的．     

基于支持说话人权重的快速说话人自适应算法

针对语音识别系统中快速说话人自适应问题,提出了一种支持说话人权重算法．该算法通过支持说话人的计算实现了说话人选择与自适应参数的降维,减少了自适应时的存储量,有效提高了自适应数据较少时的性能．有监督自适应的实验结果表明,在仅有一句自适应语句的情况下系统误识率相对非特定人（SI）系统下降了5．82％,明显优于其他快速自适应算法．     

基于MFCC等组合特征的说话人识别模型

为了有效提取语音特征,提高说话人识别的准确率,系统采用基于有限状态机的端点检测算法对原始语音做VAD处理,提出了新的特征组合参数：基于人的听觉特性的MFCC参数、基于发音生理特征的基音轮廓特征以及衍生的基音周期一阶差分、基音周期变化率,并将它们作为说话人识别系统的特征参数,建立了基于VQ的识别模型.实验表明：本文系统使用VAD,使系统的识别率提高了5%8%,较单独使用MFCC参数的说话人识别系统的识别率提高了2%3%.     

基于一种新特征参数的说话人识别

针对传统的特征参数Mel频域倒谱系数MFCC难以满足语音信号的非平稳性问题,提出一种基于小波分析的新特征参数FPBW的提取方法.为了提高训练速度,采用正交高斯混和模型,将正交变换改到最大期望EM算法之前进行,从而减少训练时间.实验结果表明,新的特征参数FPBW优于特征参数MFCC,并且采用正交高斯混合模型进一步提高了识别性能和训练速度.     

有限词汇,特定人,商品化的英语语音识别系统

介绍了一个在微机上实现的有限词，特定人语音识别系统，该系统采用连续，Ｍ元高斯混合密度的隐式马尔柯夫模型（ＣＤＨＭＭ）为识别方法，以修改后的ＢａｕｍＷｅｌｃｈ方法为训练重估算法，文中提出了对语音特征矢量非线性归一化预处理，和对训练数据不足的ＨＭＭ模型特征空产是进行后处理修正的算法，还提出了一种基于语音知识的模型初始化的方法，经实验证明，系统的识别率可以达到９０％以上。     

基于TWSVMs的改进说话人识别系统

实现了一个基于双分界面的支持向量机的文本无关说话人识别系统,该系统在建立模型的过程中使用高斯混合模型进行特征提取,有效地减少了数据集的规模。与传统的支持向量机方法相比,该方法不仅达到了更高的识别率,对环境具有良好的鲁棒性,并且降低了算法的时间复杂度。由于该方法对大规模数据集的处理能力,使其比传统的方法更适合应用于实际。在相关实验中,也证实了该方法的有效性。     

语音识别中隐马尔可夫模型状态数的研究

该文从信息论的观点出发,对语音信号的隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）的状态数进行研究,建立了ＨＭＭ的状态数研究的简化模型,指出ＨＭＭ的信息熵是由语音信号的固有熵和附加熵组成。随状态数增加,信息熵趋向固有熵。最后,在综合考虑信息熵和运算量两方面因素情况下,得出了状态数宜在６￣８之间的结论。     

基于VQ-HMM的无教师说话人自适应方法

提出了一种新的语音识别方法,该方法综合了VQ,HMM和无教师说话人自适应算法的优点。该方法首先在每个状态通过用矢量量化误差值取代传统HMM的输出概率值来建立VQ－HMM,同时采用无教师自适应矢量量化算法,来改变VQ－HMM的各状态的码字,从而实现对未知说话人的码本适应。本文通过非特定人汉语数码（孤立和连续数码）识别实验,把新的组合方法同基于CHMM的自适应和识别方法进行了比较,实验结果表明该方法鲁棒性好,所需计算量较少,自适应和识别效果远优于基于CHMM的方法。