DTW算法在嵌入式语音识别系统中的应用研究

现代社会的各个领域对语音识别系统的要求不同,使得该系统特性的差异性非常的大,所以该系统的开发需要针对一定的指标.该文就相关的语音识别系统进行了简要的分析,特别分析了动态时间规整算法（DTW）在嵌入式语音识别系统中的应用.     

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．     

基于人工神经网络的汉语数字语音识别系统

利用改进的有序聚类算法得到解决时间规整问题的新算法,在此基础上建立了基于人工神经网络的普通话数字语音识别系统。对基于人工神经网络的算法和基于动态时间伸缩的算法作比较识别实验,结果表明,基于人工神经网络的语音识别算法的识别性能优于传统的动态时间伸缩算法。     

基于DTW改进算法的孤立词语音识别仿真

为提高识别率和识别效率,采用双门限过零率和短时能量作为端点检测的依据,提取Mel频率倒谱系数作为语音特征参数,并使用DTW算法进行模式匹配．由于传统DTW算法计算量大,所以采用局部路径约束和区域约束进行改进,并用Matlab对改进后的DTW算法进行了仿真．实验证明该算法对孤立词语音识别能够达到较好的识别结果．     

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.     

一种时间规整算法在神经网络语音识别中的应用

提出一种新的网络结构,这种网络能够很好地解决神经网络语音识别中的时间规整问题。该网络从输入语音信号的特征矢量序列中提取一组固定数目的特征矢量,然后将这组特征矢量馈入神经网络分类器进行识别。和其他的神经网络语音识别方法相比较,用这种网络进行前端处理,可以缩短后端神经网络分类器的训练和识别时间,简化分类器的网络结构并保持较高的识别率。     

基于局域网上的分布式语音识别系统

近年来随着网络和语音处理技术的快速发展,分布式语音识别(DSR)成为语音处理的一个研究方向,与传统集中式语音识别不同的是:它基于Client/Server模型,在Client端进行参数的提取,然后通过信道传送到Server端进行识别,把结果送回到Client端。文中介绍基于LAN所设计的DSR系统。     

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。     

在线签名鉴别的改进DTW算法

论述一种改进的在线签名鉴别算法,在原有的应用DTW算法基础上,在所需鉴别签名的动态特征中加入角度特征,克服了规整中将两个签名中的同一笔画规整成不同的笔画的弊端,提高了鉴别的准确率.同时,提出的选取最优化样本的方法更好地增强了在线签名的实时性,并且通过反复试验得以验证.     

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．     

SVM与DTW结合实现语音分类识别

提出一个将支持向量机(SVM)与动态时间归正算法(DTW)相结合的方法,即将DTW内嵌入SVM常用的径向基内积核函数(RBF)中,由此得到一个RBF/DTW混合结构内积核函数,从而实现支持向量机对语音的分类识别.     

采用DTW算法和语音增强的嵌入式声纹识别系统

动态时间规整(dynamic time warping,DTW)是一种相对简单成熟的算法,广泛用于语音识别系统中.针对环境噪声对声纹识别系统性能的影响,用信噪比关联谱减及自适应门限端点检测进行抗噪声处理,在此基础上采用DTW算法设计了基于嵌入式ARM9平台的声纹识别实现方案,并给出了带噪环境下的声纹识别实验结果.     

改进的DTW算法在实时语音辨识系统中的应用

改进了传统的动态时间弯曲算法结构,将其应用到实时语音辨识系统中,并在计算机上进行了仿真。实验结果表明采用改进后的DTW算法有效地降低了待处理数据量和识别时间,提高了系统的运行速度。随着待识别语音信号数量的增多,该算法优势更加明显。     

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。     

基于语音识别的说话人身份辨识系统

提出一种在小字库孤立语音条件下,集成语音识别与说话人的识别技术,并进行说话人身份代码（密码）识别、认证．利用语音信号的短时分析技术进行孤立词的单元分割,采用临界带特征矢量作为语音信号特征,分析了经典语音识别算法——动态时间规整算法,提出了对语音模板各帧加权的改进方法．为提高识别响应速度,研究了多门限多轮次的判决方法,在增加多套模板、提高识别率的情况下,降低了系统的响应时间．     

基于DTW的LPM在面部遮挡人脸识别中的应用

针对面部遮挡人脸识别问题中遮挡源变幻莫测、遮挡位置、大小及形状未知而导致从人脸图像中分割遮挡区域困难的问题,提出了基于动态时间规整(DTW)的局部分块匹配(LPM)算法。首先,将人脸图像划分成若干大小相等且互不重叠的局部小块;然后,借助于光栅扫描顺序将各个小块按照前额、眼睛、鼻子、嘴巴和下巴的顺序连接成一个单一序列;最后,计算查询人脸与注册人之间图像到类的距离,并利用动态时间规整的设计思想寻找查询序列与所有注册序列之间的最佳对齐方式。在两个公开人脸数据库FRGC2.0、AR及一个户外人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性及可靠性,实验结果表明,相比其它几种较为先进的人脸识别算法,所提算法取得了更高的识别率,此外,所提算法无需任何训练过程,计算成本低,更适合应用于现实面部遮挡人脸识别中。     

一种基于 HMM 算法改进的语音识别系统

针对传统的 HMM 模型中状态持续时间不长的不足,且在计算量大的情况下,语音识别精度不高,训练时间长,训练误差较高,提出了一种基于语音状态持续时间长的 HMM 模型。 首先,令状态转移矩阵的对角线元素全为 0,去掉自转移弧,再增添以参数化的函数描述持续时间的高斯分布,再通过帧与帧相互 之间的关联程度,将每帧都计算进去;其次,通过重估公式反复计算每条弧被指定的转变概率和可见符号序列输出最原始的数值概率,直至收敛,停止运算。 最后,在 HMM 模型改进前后实验中得到更小的训练误差,下降速度更快,计算量较之前减少多,更容易达到收敛,其概率输出与它前面一个概率输出的差值与该概率 输出值的比值大于 HMM 模型设定的初始值。 与传统 HMM 模型实验比较,基于持续时间状态的 HMM 模型可以在一定程度上降低训练次数和训练时间,提高识别语音的精确度,基本完成了语音识别系统的功能。