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1.
语音识别和说话人识别中各倒谱分量的相对重要性   总被引:32,自引:0,他引:32  
采用增减特征分量的研究了MFCC各维倒谱分量对说话人识别和语音识别的贡献。使用DTW测度,在标准英文数字语音库上的实验表明,最有用的语音信息包含在MFCC分量C1到C12之间,最有用的说话人信息包含在MFCC分量C2到C16之间。MFCC分量C0到C1包含有负作用的说话人信息,将其作为特征会引起识别率的降低。低阶MFCC分量较高阶分量更容易受加性噪声和券积噪声干扰。  相似文献
2.
一种新的基于自相关相似距离的语音信号端点检测方法   总被引:14,自引:0,他引:14  
基于短时能量和隐马尔可夫模型(HMM)的端点检测方法都有一定的局限性,提出了自相关相似距离的概念,并讨论了基于自相关相似距离的新的端点检测方法.对自相关相似距离进行统计分析,给出了算法的具体实现步骤,阐述了门限的确定方法.用此方法、人工方法和HMM 模型方法得到的实验测试结果进行了比较.结果表明,即使在较低信噪比的环境下,采用本算法仍能较准确地检测出语音信号的端点位置.  相似文献
3.
低信噪比下基于谱熵的语音端点检测算法   总被引:13,自引:0,他引:13  
为提高语音端点检测系统在低信噪(0 dB以下)下检测的准确率,提出了一种基于谱熵的端点检测算法。将每帧信号分为16个子带,选取频谱分布在250~3.5 kH z并且能量不超过该帧总能量90%的子带,计算经过语音增强后的子带能量以及各子带信噪比,根据各子带信噪比的不同调整其在整个谱熵计算过程中的权重,然后平滑谱熵,以最终的谱熵作为端点检测的依据。实验结果表明,此方法在较低的信噪比下能够显著地提高端点检测的准确率。对坦克噪声,检测效果明显优于G.729中的端点检测算法,即使在-5 dB的信噪比下,仍然可以达到95%以上的检测率。  相似文献
4.
基于最长次长匹配的汉语自动分词   总被引:12,自引:1,他引:11  
汉语自动分词是中文信息处理领域所特有的一个重要研究课题,机器翻译(MT),自然语言理解(NLU),情报检索(IR)等都需以自动分词作为基础。为解决分词中的歧义问题,针对歧义切分字段的分布特点,提出一种基于最长匹配原则的汉语自动分词方法,分词效果较好。  相似文献
5.
语音增强用于抗噪声语音识别   总被引:12,自引:1,他引:11  
语音识别系统通常是将在安静的环境下训练得到的参数应用于实际环境中。如果实际环境也是安静的 ,则语音识别系统可以令人满意地工作。然而 ,当实际环境中有噪声存在时 ,语音识别系统性能急剧下降。为了让语音识别系统在安静的环境和有噪声的环境中都获得令人满意的工作性能 ,研究了一个将语音增强器和语音识别器级连起来的系统。该系统中 ,语音增强作为前端处理用于提高识别器输入端信号的信噪比。通过 3种不同的增强算法用于纯净语音和3种类型带噪语音的实验结果分析比较表明 ,这一方法对纯净语音的识别精度几乎没有任何改变而大大提高了系统的抗噪声性能  相似文献
6.
高性能汉语数码语音识别算法   总被引:12,自引:0,他引:12  
提出了一个高性能的汉语数码语音识别 (MDSR)系统。 MDSR系统使用 Mel频标倒谱系数 (MFCC)作为主要的语音特征参数 ,同时提取共振峰轨迹和鼻音特征以区分一些易混语音对 ,并提出一个基于语音特征的实时端点检测算法 ,以减少系统资源需求 ,提高抗干扰能力。采用了两级识别框架来提高语音的区分能力 ,其中第一级识别用于确定识别候选结果 ,第二级识别用于区分易混语音对。由于采用了以上改进 ,MDSR系统识别率达到了 98.8% .  相似文献
7.
低速率语音编解码专用芯片的设计   总被引:11,自引:1,他引:10  
为了满足可视电话系统对高质量,低成本语音编解码器的需要,采用数字信号处理器内核(DSPCore)的方法,设计了符合ITU-TG.723.1建议的5.3kbit/s和6.3kbit/s双速率语音编解码器专用芯片。针对G.723.1算法特点,进行算法优化,如变卷积运算为加/减运算,避开求余运算等,并对需要最大运算量的情况作了模拟,保证语音编解码器在最坏情况下也能正常工作。根据专用芯片的结构,设计了编解码器的流程和接口模块,用较少的运算量和较小的存储空间,实时实现了G.723.1建议及其附录A的全部功能和选项,并通过了全套测试序列的检验,而且留出足够多的资源实现自适应回声抵消、调制解调等其它功能。  相似文献
8.
基于修正MFCC参数汉语耳语音的话者识别   总被引:11,自引:1,他引:10  
耳语音的话者识别是一个较新的研究课题,许多参数模型与正常音存在差异.例如话者识别中常见的M el倒谱系数(MFCC)应用于耳语音中就存在共振峰和听觉敏感区域定位的偏差.基于对耳语音共振峰位置、能量以及人耳对耳语音听觉模型的研究提出了修正MFCC参数MFCCM和MFCCExp-Log,并结合两种参数的特点,改进了传统隐马尔可夫模型,建立了适用于耳语音的汉语话者识别系统.通过1 600个音的话者识别实验得出采用MFCCM的正确率为88.88%;MFCCExp-Log参数为91.38%;如果采用改进隐马尔可夫模型正确率可以提高到92.31%,均高于传统参数模型.实验表明,修正MFCC参数可以作为表征耳语音特点的参数,它提高了耳语音话者识别系统的识别率.  相似文献
9.
基于DTW的语音识别应用系统研究与实现   总被引:10,自引:0,他引:10  
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。  相似文献
10.
G.729CS—ACELP语音编码算法的优化及其DSP实现   总被引:10,自引:0,他引:10  
在研究G.729CS-ACELP语音编码算法基础上,通过分析其原理及基本特征,在实际应用中提出了优化算法的两种方案,大大降低了算法复杂度;并介绍了利用DSP相应的开发环境对简化后的算法进行软件模拟,实验结果证明其输出语音仍然保持很高的合成品质,最后给出了以DSP为核心的硬件系统构成框图。  相似文献
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