基于LIN总线的语音控制智能家居系统设计

本文设计了一种基于LIN总线的语音控制智能家居系统,该系统采取分布式控制方式,以凌阳SPCE061A作为中央处理器,AT89S52单片机作为从机.由凌阳SPCE061A对语音命令进行识别,识别结果通过LIN总线传给特定的从机,再由从机执行对家电的控制.语音识别部分采用特定人识别和命令分层技术,系统对家庭的各个成员语音命令进行采样.存储,从而实现家庭各个成员的语音识别.     

基于AMR编码参数的语音识别

基于语音编码系统的语音识别，由于受编码的影响其识别效果在编码速率下降时显著降低。传统的识别方法从重构语音波形中提取特征参数，并针对该特征参数进行训练和识别。比较了基于编码语音的识别准确率和基于编码参数的识别准确率，并研究了编码参数对识别准确率的影响。在此基础上，通过选择受编码影响较小的编码参数，直接将LPC参数和残差信号参数组合起来构成特征参数进行语音识别。实验结果表明，采用这种方法的AMR语音识别系统，其识别效果接近于基于原始语音的识别效果。     

数字语音信号LPC分析中的S_w(n)及其选择

本文对数字语音信号s(n)在语音识别过程中的信号预处理阶段使用加窗函数w(n),从引入误差到LPC分析的实用性算法进行了分析,对使用w(n)的必要性和选择进行了讨论。从实践中证实了当语音样点数N与LPC预测阶数P在短时分析中达到N(?)P时,使用s_w(n)及LPC正则方程的高效递推算法较使用s(n)时的算法在维吾尔语语音识别中达到很好的识别效果,提高识别率达3～4个百分点。识别系统实时性有很大的提高。     

基于神经网络的语音识别研究

由于具有良好的抽象分类特性,神经网络现已应用于语音识别系统的研究和开发,并成为解决识别相关问题的有效工具.为解决一般语音识别系统准确率较低的问题,本文分别给出了由循环神经网络(RNN)和多层感知器(MLP)组成识别模块的两种语音识别系统,并对二者识别的准确性进行了比较.介绍了特征提取模块的主要工作步骤并讨论了组成识别模块的上述两种神经网络结构.其中,特征提取模块利用线性预测编码(LPC)倒谱编码器,把输入语音翻译成LPC倒谱空间中的曲线;而识别模块完成对某个特征空间曲线之间的联系和单词的识别.实验结果表明,MLP方法准确率高于RNN方法,而RNN方法准确率可达85%.     

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。     

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% .     

基于支持向量机的非特定人孤立数字语音识别

为了识别一组非特定人、不连续的数字语音信号,本文提出了一种基于支持向量机理论的语音信号识别算法.具体过程主要包括训练过程和识别过程.其中训练过程为:先使用预先建立起来的语音库对选定的支持向量机进行训练,得到一组与该语音信号相关的支持向量;在识别过程中,首先获取被测语音信号,并根据MFFC理论提取特征向量,然后使用训练后的支持向量机进行识别.此外,还提出使用短时区域能量谱的方法对语音信号进行端点检测.结果表明,与目前流行的隐马尔可夫算法比较,本文算法具有识别速度快、准确率高等优点.     

基于ARM的实时语音识别系统在嵌入式系统中的应用

在分析语音识别原理的基础上,设计了一个基于ARM和DSP芯片的语音识别子系统,用于嵌入式系统中的语音识别,该语音识别子系统由ARM和DSP芯片为核心,配合其他功能电路,能够独立完成语音识别的工作,ARM芯片作为系统的控制芯片,DSP芯片负责对语音信号的隐马尔可夫模型建立,从而使得嵌入式系统的语音识别更为方便简捷,并且该子系统具有一定的通用性和可剪裁性.     

人机语音交互中的情感语音处理

选取三种典型的情感状态,通过对在不同情感状态下大量取样的语音样本的基频、能量、时长及相关韵律特征参数作统计分析,基于统计结果使用PCA方法进行情感状态识别实验,识别准确率达91.67%.结合情感识别结果,使用DTW算法通过模式匹配进行小词汇表的语音识别,提高语音识别正确率;给出输出语音韵律特征参数的调整方法,使人机语音交互得到更加人性化的改进.     

基于特定位置后验概率网格的开集语音文档检索

提出一种以词片为识别基元的特定位置后验概率网格方法,解决了语音检索中的集外词处理问题,实现开集语音文档检索。通过引入前端查询扩展技术生成多个候选查询以补偿语音识别过程带来的误差及用户输入误差。在检索过程中引入编辑距离权重来实现模糊查询,提高系统的查全率并增强系统鲁棒性。实验表明该方法在集外词处理和系统鲁棒性等方面优于传统方法。     

语音信号的微机分析系统

从语音信号的多种常用分析方法着手，讨论了语音信号的特性，用Ｃ~（＋＋）语言编程，实现了采用微机对语音信号进行分析，并可在屏幕上同时显示语音的时域波形、预测误差信号、自相关函数、ＬＰＣ谱和ＦＦＴ谱等，还提供了对语音进行编辑（包括增删、重叠、放大、缩小等）功能。     

一种基于LPC残差的语音激励脉冲逼近方法

针对某些语音LPC(L inear Pred iction Cod ing)分析的缺陷提出一种改进算法。该算法重点研究经典LPC分析后基音激励方向向下的语音,对这种浊音LPC残差进行后滤波以取代预增强的方法使其逼近语音激励。该算法将传统LPC分析中的声道模型和声门模型分开考虑,既避免了引入ARMA模型难以计算的缺陷,同时又显著的抵消了声门模型中极点的影响。实验表明,该算法对经典LPC分析后基音激励方向反向的语音,改善效果明显,残差的方向性与理论分析更加吻合。最后将该方案应用于语音水印的研究中,具有一定实用性。     

加权倒谱距离用于普通话客观音质评价

本文主要讨论使用一种加权倒谱距离测量对通信系统或通信设备的话音质量进行客观音质评价。它是在使用LPC倒谱距离评价普通话语音质量的基础上发展起来的。这种度量方法是利用倒谱系数方差的倒数做权的一种统计加权距离度量。实验结果表明:这种加权倒谱距离度量结果优于LPC倒谱距离及其它度量方法。     

基于线性预测下的语音信号合成

线性预测编码(Linear Predictive Coding)是实现语音编码的一项重要技术.通过对语音信号和LPC的研究,介绍了语音信号的线性预测分析原理,详细分析用来求解线性预测方程的自相关法和计算方法,并用Matlab对实际语音信号进行线性预测编码实验.实验结果表明,应用LPC法合成的语音信号误差小、计算简单、合成速度快.     

语音合成技术中的参数拟合与数据压缩

本文提出一种压缩语音参数、减少存贮数据率的新技术.其要点是采用四次代数曲线对经LPC分析技术所得的各参数序列进行拟合,将拟合参数加以贮存.在合成语音时,先由四次代数曲线参数算出语音LPC参数,然后合成语音.文中验证了此种方法的可行性.     

一种客观音质评价的新方法

主要讨论了一种使用语音频谱动态特性的倒谱距离测量对通信系统或通信设备进行客观音质评价方法，它是在使用ＬＰＣ倒谱距离评价普通话语音质量的基础上发展起来的，语音频谱动态特性是利用倒谱对时间的回归分析来表示的，这种度量方法中，使用倒谱系数，倒谱回归系数和能量回归系数３个参数的距离测量，在使用了谱包络信息的基础上，考虑了谱包络随时间的变化量及信号能量随时间的变化，比较了４种距离估算方法和主观音质评价（ＭＯ     

利用谱包络变换后LPC系数实现频谱搬移

频谱包络转换是语音转换中的一项重要内容,基于双线性转换函数进行频谱搬移的方法可以有效的进行谱包络转换,并且基于小语料库训练时仍能得到稳定的转换谱包络。本文基于LPC分析,在求解频谱搬移后的系统单位冲激响应的基础上,提出求解频谱搬移后LPC系数的方法,以此来实现频谱包络的变换,取得较好的效果。     

一种孤立词语音识别方法研究

结合动态谱特性的语音识别研究,阐述了一种有限状态矢量量化(FSVQ)方法。FSVQ利用了过去的信息来选择合适的码本进行编码,对于语音识别更为有效。改进了所使用的语音特征参量,除了LPC倒谱系数外,结合使用了动态谱特征和能量的对数值,并根据汉语发音特征对语音信号端点进行一种加权处理。实验结果表明：与说话人有关的孤立词识别率达到98%。     

应用自相关减法改善噪化语音的线性预测编码分析

本文提出了一种新的线性预测编码(LPC)方法。它既可用于纯语音分析,也可用于噪化语音分析。用于噪化语音分析时,首先在无语音帧内估计出噪声样本的自相关系数,然后从噪化语音的自相关系中减去噪声的自相关系数,最后利用估值得到的语音自相关系数求出它的线性预测系数。当输人噪化语音的信噪比为0～10dB时,使用这种方法可以提高信噪比5dB左右。