语言型导线检测仪器的语音化原理及应用

利用单片机和语言电路技术设计的语言型导线查对检测仪，它可快速、准确地对导线与地短路、导线开路、导线间短路等进行查对和检查．     

基于ADSP2186的语音识别电话

对基于ＡＤＳＰ２１８６的语音识别电话的硬件结构作了简明的介绍，并阐述了程序设计和内存空间管理的思想和方法。最后对语音识别电话的实用性进行了探讨。     

SOFM和HMM在矢量量化码本优化中的应用

在语音压缩编码中，矢量量化占有很大比重和计算量。码本的好坏与方法的选择有很大关系。将基于神经网络的ＳＯＦＭ（自组织特征映射算法）和ＨＭＭ（隐含马尔可夫过程）应用于矢量量化，从而产生更为优良的码本。     

动态阈值谱法语音增强

根据人耳能从噪声中提取有用信息的听觉特征，并结合语音信号的基本特征，提出并研究了一个适合于语音增强的听党内模型；实验结果表明，这个方法不仅在提高语音信噪比方面，而且在减小语音失真度方面均有较好的改善。     

TSP5220语音合成系统

研究了语音合成芯片ＴＳＰ５２２０的合成原理及使用方法，设计并实现了由ＩＢＭ／ＰＣ机及ＴＳＰ５２２０组成的语音合成系统。该系统合成的语音具有较好的可懂性和自然度，且速率仅为１～１．７ｋｂ／ｓ，与６４ｋｂ／ｓＰＣＭ相比较，大大降低了存储语音所需的容量     

汉语语音剪裁效应初探

在话音插空(TASI和DSI)系统中,不可避免地会出现语音的首部剪裁、中部剪裁和尾部剪裁现象。这种剪裁现象如果不能被控制在适当的范围内,就会影响话音的质量和可懂度。因此,掌握剪裁现象对话音质量影响的规律,尽可能地把这种影响控制在人们觉察不出的范围内,是话音插空技术中一个主要研究课题。本文给出了一个利用微型计算机进行话音突发首部剪裁实验的方案。通过对实验结果的分析,试图给出汉语普通话语音首部剪裁对话音质量和可懂度影响的规律。     

线谱对矢量量化方法的改进

介绍了8kb／sCS-ACELP语音编码算法中线谱对参数的基本原理，对线谱对参数作了详细的说明，并给出了由LPC系数到线谱对参数的转变过程。对算法中线谱对量化方法做了分析，提出了改进方法。通过仿真试验，证明了新的量化方法有一定的有效性。     

用最小均方误差对数短时谱幅值估计法增强语音信号

本文主要研究语音增强系统在短时频域内,以对数最小均方误差作为语音幅值估计的准则.对含噪语音进行消噪处理。首先推导了公式,并从理论上作了分析研究.在此基础上作了大量实验,与类似的最小均方误差短时谱幅值估计法(MMSE STSA)作了性能比较.实验结果表明,由MMSE LOG-STSA增强方法得到的语音输出的质量优于由MMSA STSA方法得到的质量.语音的失真度和清晰度均有显著改善,同时大大降低了语音中的“音乐噪声”.     

基于矢量量化的仿生模式识别方法研究

该文探索了另一种新的仿生模式识别算法:基于矢量量化的仿生模式识别,用高维空间闭域作为同源类模板,并将其应用于语音关键词识别。实践表明仿生模式识别方法有许多优点,能够有效降低识别的错误率,识别效率优于传统模式识别方法。     

基于离散隐马尔科夫模型的语音识别技术

概述语音识别技术的基本原理,对当前三种主要识别技术--动态时间规整技术、隐含马尔科夫模型技术及人工神经网络技术进行比较,重点介绍基于离散隐马尔科夫模型(DHMM)的语音识别系统的实现.