话者识别系统中语音特征参数的研究与仿真

在说话者识别系统中，提取反映说话者个性的语音信号特征参数是系统的关键问题之一．研究并提取了几种重要的语音特征参数，包括线性预测倒谱系数、美尔倒谱系数、语音动态参数等，对这些参数进行了分析和比较，并研究了将多种参数组合使用对识别系统性能的影响．通过仿真和实验，证明混合参数识别方法能使话者识别系统的正确识别率有明显的提高。     

改进的智能机器人语音识别方法

作为一种人机信息交互技术,语音识别技术得到了广泛的应用.介绍了基于凌阳十六位单片机SPCE061A的语音识别系统.并且采用了以传统的线性预测倒谱系数(LPCC)与分形维教相结合的混合参数作为特征参数的语音识别方法.LPCC方法是体现说话人特定的声道共振特性的线性预测方法,而分形维数则可以定量的描述语音气流中的非线性混沌特征.实验结果表明,基于LPCC与分形维数混合参数的语音识别方法要比单一的LPCC参数语音识别方法识别效果好.     

VQ声纹识别算法和实验

采用线性预测倒谱系数（linear prediction cepstrum coefficient, LPCC）作为语音的特征参数，矢量量化（vector quantity，VQ）方法进行模式匹配，探讨声纹识别以实现身份认证，并对此识别方法进行了相关的实验．通过验证，这种方法可以区分不同的说话人，并且在做说话人辨认实验时可达到较高的识别率．     

管制指令特征参数提取研究

在管制指令语音识别系统的研究中,语音的特征参数提取方法是影响系统识别率的关键因素之一。在Matlab平台上基于MATLAB GUI技术,设计完成HMM语音训练识别模型的用户操作界面,实现特征参数提取方法的选择、语音信号的训练、识别操作及结果输出和波形显示。通过实例对比分析,特定人和非特定人情况下,LPCC和MFCC两种特征参数提取方法在训练、识别时间和识别率上的差异。结果表明,特定人时LPCC参数的识别优势明显;非特定人时,MFCC参数的识别效果和效率更好。     

加性噪声环境下语音特征参数提取方法的研究

提出一种具有良好抗噪性的语音特征分析方法.将语音信号的短时自相关序列进行时间方向上的平滑处理,然后利用平滑后的序列代替原语音信号进行线性预测分析,从而得到线性预测倒谱系数.实验表明,利用该特征参数的语音识别系统的识别性能优于MEL倒谱系数、LPC倒谱系数等传统的语音特征参数.     

基于GA/VQ的说话人辨认的研究与实现

为了改善在矢量量化说话人识别中,采用模板(码书)表征说话人,模板的质量对识别系统的性能。采用遗传算法改进模板的生成方式,构建了一种GA／VQ说话人辨认系统,给出了一种GA／VQ识别算法,通过遗传操作获得全局优化的说话人模板。实验证明,GA／VQ方法提高了码书的质量,比经典矢量量化识别系统识别率高。     

改进的智能机器人语音识别方法(英文)

作为一种人机信息交互技术,语音识别技术得到了广泛的应用。介绍了基于凌阳十六位单片机SPCE061A的语音识别系统,并且采用了以传统的线性预测倒谱系数(LPCC)与分形维数相结合的混合参数作为特征参数的语音识别方法。LPCC方法是体现说话人特定的声道共振特性的线性预测方法,而分形维数则可以定量的描述语音气流中的非线性混沌特征。实验结果表明,基于LPCC与分形维数混合参数的语音识别方法要比单一的LPCC参数语音识别方法识别效果好。