基于DTW的语音识别应用系统研究与实现

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。     

特定人孤立词语音识别系统的仿真与分析

在MATLAB环境下利用语音工具箱Voice Box，设计并实现了基于DTW算法的特定人的孤立词语音识别系统．论述了高效DTW算法的基本原理及系统的实现过程．仿真结果表明，该系统对特定人的孤立词取得了良好的识别率．     

藏语孤立词语音识别系统研究

藏语语音研究相当滞后,文章结合语音识别知识和藏语特点,尝试性地研究了藏语孤立词语音识别研究.首先提取MFCC参数作为语音特征参数,形成语音模板库,采用DTW模型实现了语音识别系统,并且针对藏语孤立词多音节的特点,改进了传统的基于短时能量和短时过零率双门限检测法,即加入了音节间静音段时长门限,提高了孤立词语音信号检测的准确性和识别率.     

声控机器人的特定人孤立词汉语识别系统设计

利用语音命令对机器人的行动控制,有很大的实用价值。介绍了采用动态时间弯折(DTW,Dynamic Time Warping)算法进行模式匹配的特定人孤立词汉语识别系统。DTW算法简单有效,尤其适合孤立词语识别系统。用凌阳单片机SPCE061A搭建的机器人平台对系统进行测试,结果表明,系统识别效果良好,控制者通过语音可以实时控制机器人行动。     

基于SPCE061A单片机的嵌入式语音识别系统设计

设计一款嵌入式语音识别系统,该系统硬件平台以凌阳公司的SPCE061A为核心。采用离散隐马尔科夫模型识别算法对非特定人的孤立词语音识别。实验结果表明,该系统对非特定人孤立词识别率达90%以上,性价比高,可应用于许多场合,有一定的市场前景。文章阐述了该系统各个电路模块及软件流程图的设计。     

BP网络在语音识别中的应用

本文选取BP神经网络作为识别方法,通过自身的机器学习,构建出一个对特定人、小词汇量、孤立词的语音识别系统,而且用matlab封装成友好便捷的图形用户界面,很好的实现了人机交互,实验结果可行。     

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.     

语音遥控系统中VQ算法的研究

矢量量化(VQ)是语音识别中广泛采用的数据压缩和编码方法。在实现孤立词识别系统时VQ算法能简单、快速、有效地实现语音命令的实时识别。本文讨论了VQ(vector quantization)算法与语音遥控系统设计,实验结果表明基于VQ的语音识别获得了较好的识别结果。     

孤立词语音识别系统的一种实用精简算法

提出了一种以降低识别计算代价为目标的孤立词语音识别系统的设计算法．语音识别系统要求具有很强的实时性，同时应保证较好的识别率．该设计对语音信号采用了处理速度较快的时间轴和幅值上规正化的数据压缩算法，并采用加权离散度法进行识别，算法精确、简便、可靠，适合作为小型语音识别产品的主要算法．     

一种新型语音识别算法的应用

本文首先对声音的预处理及其信号特征的提取过程进行了简要介绍，然后提出了在孤立字词语音识别的一个新的算法，即新型的识别算法。通过此算法，系统可以在不降低系统识别精度的前提下，大大精简运算量，因此提高了识别系统整体的识别效率。实验证明，这种识别算法在基于模板的孤立字词语音识别中可以达到100％的识别精度，在基于非模板的孤立字词的语音识别中，其识别精度也可以达到90％以上，并且与传统的识别方法相比，缩短了训练时间，提高了识别速度。在孤立字词的语音识别中具有自己独到的优势。然后，枸建一个使用方便的语音识别系统，将本算法应用到实践当中来解决人们现实生活中遇到的各种问题.     

一种改进的基于LP倒谱特征的孤立词语音识别方法

阐述了Mel谱失真测度的概念,指出用Mel频率尺度可较充分地反映人耳对频率及幅度的非线性感知特性。在此基础上,针对孤立词语音识别,对常规LP倒谱特征提取方法进行改进,即将LP倒谱按符合人耳听觉特性的Mel尺度进行非线性变化,得到LP Mel倒谱系数(LPM-CC)作为特征参数。识别网络使用RBF神经网络,进行了孤立词语音识别。实验结果表明此种方法抗噪性能好,识别效率高。     

基于HTK的普米语孤立词的语音识别

基于HTK的普米语孤立词的识别,通过对特定发音人和非特定发音人的语音进行特征分析、预处理、提取MFCC特征参数,从而建立每个普米词的HMM模型,最后采用Viterbi算法进行模型的训练和匹配.实验表明:对特定发音人和非特定发音人,随着普米词个数的增加,识别率虽有所下降,但是变化很小,识别率均超过了95.00%,识别效果很好.语料的信噪比和发音人的发音稳定性是导致识别率下降的重要原因.     

基于VQ的说话人识别系统的实现

系统以语音信号的LPC倒谱系数、差值倒谱系数、基音周期和差值基音周期的混合特征参数作为识别的特征矢量集,运用矢量量化(VQ)技术实现了与文本有关的说话人识别。在一个10人,1800个语音的语音库上进行了系统的识别实验,其中单音节语音的平均识别率达到了92%,双音节语音达到了96.67%,四音节语音达到了97.67%。系统用于实时识别也收到了较好的效果。     

基于SVM的文本分类系统设计与实现

文本分类是指在给定分类体系下,根据文本的内容自动确定文本类别的过程．阐述了一个文本分类系统的设计和实现。对文本分类系统的系统结构、预处理、特征提取、词义扩展、学习和识别过程、分类算法等进行了详细介绍。引入smooth技术改进词语权重,介绍向量空间模型．结果表明查全率和准确率均达到80％左右,而且smooth的引入有效地改善了分类性能．     

基于GSMEFR编码的语音识别系统

主要讨论了对于小词汇量孤立词的汉语语音识别问题。文中采用欧洲通信标准委员会(ETSI)发布的GSMEFR声码器对输入语音信号进行特征提取。在识别模块采用基于动态规划原理的动态时转弯析(DTW)技术对提取的测试语音参数与训练模板的语音参数进行匹配，得到的误差最小值即为识别结果。实验结果表明，对于20条语音命令，识别准确率达到96％以上，识别时间小于1．5s。     

Mel频率倒谱系数提取及其在声纹识别中的作用

从说话人的语音信号中提取出说话人的个性特征是声纹识别的关键。本文介绍了一种基于HMM的声纹识别系统,采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)作为特征参数,取得了很好结果。     

大词表孤立词语音识别的快速搜索算法

在大词表孤立词语音识别中,Viterbi搜索是时间消耗的主要因素。为改善基线系统性能,根据汉语孤立词识别的特点,提出了一种基于音节切分的束搜索算法,在音节层和词条层进行剪枝。该算法不增加内存开销。实验结果表明:在词表规模为10 000时,该算法以0.23%的识别率下降率为代价,将Viterbi搜索的时间消耗降低为基线系统的26.73%;相对于小词表,该算法在大词表情况下对系统性能的改善尤为明显。     

一种基于2DPCA的煤岩识别新方法

针对传统PCA方法用于煤岩识别常常面临图像维数高,直接计算数量大的问题,提出并实现了一种基于2DPCA的煤岩识别方法。这种识别方法是基于图像矩阵的主分量分析法,由于它的协方差矩阵可由原图像矩阵直接构建,因此2DPCA使用的协方差矩阵同传统PCA相比要小很多。实验结果表明,在训练样本数相同的情况下,2DPCA耗时仅占PCA总耗时的60%左右,并且随着训练样本的增多,2DPCA与PCA之间的耗时差会越来越大。识别率较PCA方法提高了近10%,图像SNR也由原来的4.53 dB提高到12.17 dB。2DPCA在速度方面表现优越,准确性方面也令人满意,有效的提高了煤岩识别的效率。     

并行设计中可制造性分析的研究

总结了可制造性分析的目标、内容和方法,采用面向对象技术,提出了用于可制造性分析的面向对象零件特征模型,在ＭＤＴ软件基础上,建立了用于零件并行设计可制造性分析的原型系统。描述了特征建模、特征识别、工艺设计以及智能评价等相关技术和策略。