基于并行基因算法的语音识别方法

提出一种基于并行基因算法的孤立字识别时间规正算法，该算法是在［３］的基础上提出，可解决动态时间规划（ＤＴＷ）难以解决的一些问题：①使距离归一化因子Ｍ与实际路径相关；②以自然方式提供多条最佳规划路径；③语音端点检测正确性对识别率的影响得到一定程度的改善。建立了试验数据库，根据试验数据建立了模板距离遵循正态分布的算法性能分析模型。比较了并行基因算法，串行基因算法［３］和动态时间规划算法的性能。试验结果表明：基因算法比动态时间规划能得到更高的识别率，在单ＣＰＵ情形下，虽然并行基因算法的性能比串行基因算法略微提高，但至少可节约三分之一的ＣＰＵ时间     

电脑语音报警器

本文介绍了一种用语音报警的新型报警器，文中针对本报警器在设计和使用时的特殊情况进行了详细说明．     

BP人工神经元网络与汉语语音的音节切分

提出了一种基于ＢＰ人工神经元网络的汉语语音声韵母分割算法．计算机模拟结果表明，该算法只需对极少数典型音节进行简单训练，便可实现汉语语音的声韵母分割，且分割精度远大于传统算法所能获得的精度．     

强噪声环境下汉语语音识别的模糊分类算法

论述了强背景噪声环境下利用模糊分类算法对大词汇量的汉语语音进行了分类识别，根据噪声的汉语语音特点，采用有边界的交叉分类和无边界的模糊分类相结合的措施，较成功地解决了强噪声环境下的汉语语音分类。     

各种速率矢量和激励线性预测（VSELP）编码器的实现

研究并改进了矢量和激励线性预测，语音编码器，介绍了８ｋｂｉｔ／ｓＶＳＥＬＰ编码方案的实现及在此基础上利用矢量量化ＬＰＣ参数，减少激励码本数和子块分裂等方法；改进的６．４ｋｂｉｔ／ｓ，４．８ｋｂｉｔ／ｓ及２．４ｋｂｉｔ／ｓ ＶＳＥＬＰ的方案和结果。     

数字移动通信泛欧制式GSM中的语音编码研究

作者着重对泛欧数字移动通信系统（ＧＳＭ）规则脉冲激励长时预测（ＲＰＥ－ＬＴＰ）语音编码方案中的ＲＰＥ编码部分进行了研究。为了降低编码比特率，提出了一种每子帧１０个激励脉冲的新方案。对它进行了计算机模拟和性能分析，结果表明在１２ｋｂｉｔ／ｓ的编码率下，这种方案满足ＧＳＭ建议０６．１０，即对单个正弦波的帧信噪比要求。又用自适应差分脉冲编码调制（ＡＤＰＣＭ），代替ＲＰＥ－ＬＴＰ方案中的自适应脉冲编码调制     

一种基于形态学的语音增强方法

依据数字语音信号的特点，提出了一种用于语音处理的形态学滤波算法．实验结果表明，该方法有效地抑制了噪声的干扰，对混噪语音质量的增强效果显著．由于形态滤波器的性能与结构元素有关，因此考查了结构元素是寸的变化对增强语音信噪比的改善情况．研究表明，结构元素的宽度变化对增强后语音的输出信噪比的影响较大．     

一种基于小波系数方差的语音端点检测方法

首先分析讨论了小波变换的原理,在此基础上提出了一种利用小波系数方差识别含噪语音信号中静音与语音的新算法。算法首先对含噪语音进行小波分解,观察各层小波系数的统计特性,提取它们的方差作为检测特征,从而进行语音端点检测。对该算法进行了仿真实验,并与传统的基于能量与过零率的端点检测算法进行了比较。实验结果表明:该算法在低信噪比条件下也能够有效分割语音。     

分组网络环境下的实时语音质量客观评价

提出了一种利用前馈随机神经网络在分组网络中进行实时语音质量评价的新方法．从接收到的语音分组中提取美尔频率倒谱系数向量，利用实时传输控制协议计算语音分组传输过程中的丢包率、延迟和抖动，构成网络传输参数向量．将随机神经元组织成具有1个输入层、1个隐含层和1个输出层的3层前馈网络结构，再以上述2种向量作为输入的多类别信号，以相应的主观平均意见（MOS）评分值作为输出对网络进行训练，从而获得稳定的权值矩阵．利用训练过的网络进行多类别信号的语音质量评分映射，并将映射结果与MOS进行二次多项式拟合，得到最终的语音质量评分值．实验表明，所提算法与主观评价之间的平均相关度可达到0．881．     

语音矢量量化全局最优问题的研究

为提高运算速度和识别率,采用编码器扰动在线简化算法解决矢量量化编码时“全局”最优问题.这种算法无需计算扰动前后的目标函数差(ΔE).扰动是全局且永远被接受,在一个温度下无需进行多次扰动以达到热平衡,而且随着码本容量(M)的增加,计算时间要大大缩短,该算法提高了运算速度和识别率,能较好地解决了矢量量化陷入局部最小点问题.