语音识别在电话分线器中的应用初探

以８０３１单片机为核心,设计了用于电话转接的数字语音识别系统－电话分线器,对语音识别技术的应用进行了有益的尝试。     

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。     

监控系统的语音识别与语音提示

介绍一种以PIC16C58单片机为控制核心的电话自动报警器，电路设计合理，结构紧凑，发号，检测和放音自动循环，报警过程迅速准确，它可方便地连成报警网络，而且可以扩充报警内容，是一种用于家庭或办公室的安全防范设备。     

基于SDCN算法的鲁棒性语音命令识别

提出了一种基于ＳＤＣＮ算法的鲁棒性语音命令识别。依赖于信噪比的倒谱正常化（ＳＤＣＮ）算法直接在倒谱域根据输入语音帧的信噪比（ＳＮＲ）来增加一补偿矢量,从而恢复未受污染的净语音信号,补偿矢量直接从训练环境和测试环境中记录的语音倒谱中逐帧比较得到,该算法对退化的环境具有很强的鲁棒性,实验结果证明,该算法简单,有效。     

高性能汉语数码语音识别算法

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% .     

基于电话的语音对话系统质量研究

越来越多的电话服务是通过语音技术以全自动的方式完成的。这个被称作通话系统的自动化系统由话音识别、话音理解、通话管理以及语音发生能力四个部分组成，并且能够与人类进行比较自然的互动对话。然而由于人机交互的局限性，这种互动的原理与通过电话互动的人与人之间的对话是有区别的。倘若双方的对话行为以合作的方式进行，人们通常能够应对这种局限从而达到通话的目的。本书针对这些通话质量的革新技术提出了系统的估价、评估和预测方法。     

蒙古语电话语音语料库的建立

蒙古语电话语音的研究刚刚起步,建立规模较大的、通用的电话语音语料库成为了重要的基础工作.本次建立的蒙古语电话语音语料库是以自然口语的对话形式进行录制,并且体现了不同电话信道、不同方言、不同年龄段说话人的特点.本文详细讨论了语料库的录制整理、语音切分和语音标注等几个问题.本次建立的语料库为蒙古语电话语音的语音识别、语音检索、语音监控和说话人识别等技术的研究提供了真实的实验数据.     

电话语音双人检测算法

为了提高两个说话人情况下电话语音双人检测的性能,提出了一种基于长时距离与短时距离之和的双人语音分段算法,并对分段过程中的聚类过程进行了改进。对于分段得到的语音采用基于GMM-UBM(Gaussian mixturemodel-universal background model,GMM-UBM)模型的说话人确认算法,构成一个电话语音双人检测系统。实验结果表明:在美国国家标准技术局1999年组织的年度说话人识别评测双人检测数据库上的检测等错误率为15.1%。该算法取得了良好的效果。     

基于神经网络的语音识别研究

提出了一种基于双权值神经网络的非特定人连续语音识别的新算法.这种算法可以不经过端点检测和分割,构建连续语音中各不同音节的特征空间覆盖区,可以避免因分割错误而带来的错误识别.通过实验得到了较为满意的识别结果.     

基于归一化算法的噪音鲁棒性连续语音识别

针对归一化方法在连续语音特征曲线调整时存在的问题, 提出一种优化解决方案, 解决了噪声的不稳定性及不可预测性对语音特征的影响. 结果表明, 基于该优化方法建立的鲁棒性连续语音识别模型可实现在实验室干净环境和现实噪音环境下同时得到较好的识别结果.     

一种改进的混合型语音识别方法

提出了一种改进的ＨＭＭ语音识别方法，其主要特点是引入了加权函数算法，以减少系统的误识率，实验结果表明，这种识别方法不仅能提高系统的识别率，而且所需训练样本少。     

一种基于奇异值分解的带噪语音识别方法

提出了一种抗噪声的语音识别方法,用于训练和用于测试的语音信号在提取特征之前,均需经过相同的奇异值分解滤波,本文还提出了一种滤波参数的选取方法,实验证明,采用这种方法可以大幅度提高传统隐马尔可夫模型语音识别系统的抗噪声性能。     

基于加权组合过零峰值幅度特征的抗噪语音识别

基于人耳听觉特性提出一种新的抗噪音识别特征:加权组合过零峰值幅度特征,是对过零峰值幅度特征的一种改进。加权组合过零峰值幅度特征以语音数据和差分语音数据作为处理对象,通过计算它们的上升过零率获得频率信息,经幅度非线性压缩获得密度信息,并根据人耳对声音的感知特点对其进行加权,形成最终的输出特征,识别网络使用HMM。仿真实现了使用新特征与原特征的算法识别结果,证明了新特征具有较高的识别率和优良的抗噪性能。     

一种抗噪声语音识别方法

本文提出了一种抗噪声语音识别新方法，并以这种方法为基础，在ＳＵＮ工作站上实现了这一系统，实验结果表明，本文提出的方法提高了传统隐马柯夫模型语音识别器的抗噪性能。     

基于模糊核判别分析的语音情感识别

为了克服传统核判别方法将样本唯一归属于某一类的不足,基于模糊集理论对传统的核判别分析方法进行改进,引入了模糊类别隶属度并详细分析了基于模糊核判别分析的语音情感识别。识别实验中采用VQ方法进行了特征参数的融合,根据实验结果对模糊核判别分析和核判别分析的性能进行了比较和分析。     

数字话机记录方案设计

针对当前CTI领域数字话机记录的难点,提出一种直接记录数字话机数据的方案．截取并解码数字电话线上传输的2B＋D通道数据,由B通道得到双向话音数据流,由D通道捕获CallerID,DNIS,自动号码识别、中继号码、坐席按键等信息．采用简洁高效的语音压缩与识别处理机制,让数字话机记录方案比起其它记录系统更县优势．该方案已在国内某机场指挥调度中心获得成功应用．     

用DSP技术开发的一种新的语音识别系统

本文介绍了一种基于听觉谱特征参数的语音识别方法和系统．该系统采用高速ＤＳＰ芯片ＴＭＳ３２０Ｃ２５,实现了语音信号的实时处理．用由此芯片开发的ＥＩＳＡ插卡与计算机结合,构成了一个智能化语音输入实时识别系统．实验结果表明,在小词汇量特定人条件下,该系统的正识率可达到９８％以上,在非特定人和有噪情况下,系统正识率分别为９５％和９０％以上．通过比较发现,该系统在正识率、抗噪性和鲁棒性等方面均比传统识别方法要好     

基于正弦模型的语音识别时频特征

为改善语音识别系统的性能,采用时频分布参数来描述语音特征。由于时频分布参数考虑到语音信号内在的非平稳特性,因此能够更准确地描述语音信号的时频特性。对基于正弦模型的多种时频参数(能量谱和幅度加权瞬时频谱)进行了比较,并在基于隐马尔可夫模型的连接词语音识别系统中进行了实验仿真。结果表明,单独采用时频分布参数作为ASR的前端特征并不能改善识别率;而采用标准ASR特征和能量谱时频特征的联合前端特征,可以有效地改善语音识别系统的识别效果。     

基于TMS320C5409的语音识别系统

介绍了一个实时语音识别系统的设计与实现。该系统硬件以TI生产的TMS320C5409 DSP为核心,配置编解码器、外部存储器和逻辑控制电路等。软件算法采用了由能量和过零率相结合的端点检测、Mel频率倒谱系数特征提取和径向基函数神经网络构成的语音识别算法。对汉语数字孤立词进行了实时识别实验,识别结果通过异步通信串口送到PC上实时显示。实验结果证明了系统的有效性。