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藏语语音识别技术研究已成为当今一大热点,而端点检测则是语音识别预处理阶段的关键环节之一。文章以标准拉萨藏语为对象,通过将加窗、短时能量和过零率相结合的方法对藏语语音识别技术中端点检测的算法进行了研究。实验表明,采用上述三种算法相结合的研究方法对浊音较重的藏语语音识别较为合适,可显著提高识别率。 相似文献
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藏语孤立词语音识别系统研究 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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随着对安多藏语语音识别技术的研究,端点检测发挥着重要的作用,准确的判断语音端点对识别性能有很大的影响。引用了双门限检测法对藏语语音进行端点检测实验,在实验中对短时平均过零率进行修正,克服了随机噪音的影响,取得了较好的效果。 相似文献
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藏语语音信号降噪算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
藏语语音在识别过程中会受到各种信号的干扰,从而影响语音识别的质量。在进行语音识别预处理过程中,语音信号的降噪技术是一个关键的环节。文章通过分析各种降噪手段,重点研究了藏语语音信号降噪方法,提出了符合藏语语音信号降噪的小波包降噪算法。其研究结果为进一步的藏语语音识别技术的研究提供了基础。 相似文献
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基于浊音语音谐波谱子带加权重建的抗噪声说话人识别 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一个基于浊音语音谐波谱重建的说话人识别算法.该算法根据浊音语音短时频谱的结构特征和基音信息,对浊音语音谐波结构频谱进行子带加权重建,以补偿由噪声引起的训练与测试条件的失配.算法基于重建浊音频谱提取感知线性预测倒谱系数,与基音相组合作为说话人的语音特征参数矢量,采用高斯混合模型对说话人进行建模.仿真实验的结果表明:所提出的浊音谱重建方法对多种类型含噪语音的噪声补偿均具良好效果,可以明显提高在噪声环境下的与文本无关的说话人识别的识别率,特别是显著提高低信噪比环境下的识别率,而不会明显降低纯净语音和高信噪比环境下的识别率. 相似文献
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文章介绍了语音识别的技术、应用领域和藏语语音识别技术的现状,以及语音识别的基本原理及识别的过程分析,探讨了藏语语音识别技术中的难点问题,并展望藏文语音识别技术的发展方向和前景。 相似文献
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《西北师范大学学报(自然科学版)》2015,(5)
针对藏语读音首先看后加字,然后根据元音的位置关系决定读音,而且元音比辅音携带更多听觉感知信息的特点,提出了一种改进的HTK系统藏语孤立词语音识别技术.在识别特征参数中,增加更能表征元音特征的共振峰参数提高语音识别的正确性,通过循环迭代方法提高语音训练速度,利用藏文字母拉丁转写方法解决藏文和语音识别系统编码不一致的问题.在二次开发的HTK平台进行实验,正确率达到92.83%,实验结果表明元音特征在藏语音识别中起到重要作用. 相似文献
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针对佤语语谱图的识别无需考虑清、浊音的影响这一特征.利用傅里叶变换将佤语转换为对应的语谱图信息,将深度卷积神经网络的AlexNet模型用于佤语语谱图识别.实验表明,语谱图识别可以有效解决语音识别过程中清、浊音对实验识别结果的干扰,实验准确率达到96%. 相似文献