利用声调提高中文连续数字串语音识别系统性能

采用平均幅度差法、自相关函数法和简单逆滤波器跟踪法相结合的方法计算语音信号的基音频率。根据声调模式的不同，采用基于规则的方法对声调进行识别，对连续数字串识别中一些易混淆的数字对进行区分，从而达到提高数字串识别系统性能的目的。     

中文连续语音识别系统音素建模单元集的构建

在识别系统中,建模单元能够勾画一种语言的声学和语音学特性,因此对系统性能起到至关重要的作用。该文参照一些已在大词汇量连续语音识别系统(LVCSR)中取得较好效果的建模单元集,构建了新的音素建模单元集(Ne-wPS)。另外,根据NewPS中元音及其变体对前后接音素协同发音的影响,提出了基于扩展的元音三角图设计问题集(NewQS)的方法。实验表明:NewPS和NewQS结合的识别性能超越了传统的声韵母建模单元集;并且,建模单元数目大幅度的减少给系统后续模块的处理带来了便利。     

嵌入式语音识别系统

本文介绍了一款针对特定人、孤立词的嵌入式语音识别系统的设计与实现。使用ACTER公司的为主控核心,本系统主要分为预处理、端点检测、LPCC特征提取和DTW动态规整匹配部分组成。整体调度采用中断方式实现将该系统用于语音控制小车实验,识别率达到90.3%。本系统设计性能满足玩具、游戏等消费娱乐电子设备对识别率和实时性的性能要求,而且体积小在智能家居也有广泛的应用,具有广阔的市场应用前景。     

计算机语音信号处理与语音识别系统

对计算机语音处理和对单个数码字识别的实现进行了探讨。根据汉语语音的特点,以汉语单音字作为识别对象,对１０个数码字识别进行了研究和实验。通过观察和分析语音信号的时域特性（主要是短时帧能量、短时过零率和帧能量差）,并把它们应用于语音端点检测,为系统的建立做了基础准备。选用了语音信号的功率谱差的特征,进行了模板的建立与识别实验。测试结果表明,该系统性能较稳定,单个数码字识别率可达９８６％,说话人识别率达到９２２％。     

IBM GALE中文识别系统

为解决中文音频自动转成文字问题,IBM开发了GALE中文识别系统。该系统采用区分性声学模型训练方法和新颖的基于主题的语言模型自适应技术;为获得最优的识别性能,系统采用多遍解码的识别策略。该文还给出该系统在3个测试集上的识别结果:包括广播新闻和广播访谈节目,结果显示,IBM GALE中文识别系统取得了很好的识别性能;此外,该文还分析了特殊声学现象对识别结果的影响,结果显示,对识别率影响最大的3种声学现象为说话人语速过快、语音交叠和口音问题,这指示了系统下一步的改进方向。     

普通话数目字语音识别系统

一、研究数目字语音识别系统的意义及本系统简介对语音识别的研究已有几十年的历史,但至今还没有一个完善实用的系统。虽然国内外有越来越多的人在从事这方而的研究,但是由于语音识别这一课题内容繁杂,至今尚未取得重大的突破。随着计算机技术广泛地推广、应用,有很多场合迫切需要以语音形式进行人机对话。     

语音识别系统的简述

通过对语音识别技术的研究，帮助机器人像人类一样流畅的讲出要表达的意识和建议。常用的语音识别方法有模板匹配法、随机模型法和概率语法分析法，随机模型法是目前的主流方法。     

一种新型语音识别系统

提出一种新型语音识别系统,采用帧能量与帧过零率的乘积作为指标量进行语音端点检测,以MFCC作为语音信号特征矢量,基于HMM语音识别模型进行语音识别.同时,提出了一种新的抗噪语音识别方法,通过改进型重复Wiener滤波结合PUM模型进行抗噪语音识别,较好地抑制了噪声干扰,提高了语音识别率.     

基于神经网络的语音识别系统

介绍一种适用于实时语音识别环境下的神经网络模型——动态识别神经网络（dynamic recognition neural network，DRNN）．DRNN聚类学习的性能使得它非常适用于与在线学习方式相结合的实时语音识别系统．通过比较DRNN和隐含马尔科夫模型（hidden Markov model，HMM），可以看到不论是在训练方面还是在识别方面，DRNN算法的计算复杂程度都要低于HMM算法．     

听力理解过程中的语音识别系统

目前我国的英语听力教学中还存在许多问题，学生的听力水平还相对落后于阅读水平，而且常常出现学生看得懂而听不懂的情况。对此，本文通过分析听力教学与研究的相关理论指出听力理解过程的关键是语音识别阶段，并提出语音识别系统这一概念.     

语音识别系统技术及市场前景探析

语音识别系统在现代社会的应用越来越广泛,本文通过对语音识别系统中的关键技术的论述,对语音识别系统的应用市场进行简单分析。     

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.     

基于linux的嵌入式语音识别系统

语音识别一直是人类研究的热门问题,目前中文识别技术尚不是很成熟,将中文特有的特点和国际上先进的研究经验相结合,是中文连续语音识别的一个重要的研究方向。而随着物联网和嵌入式设备的发展,在嵌入式产品上实现中文语音识别成为一种发展的趋势。本论文研究和解决的课题是设计一个基于arm9的嵌入式linux语音识别系统。     

汉语方言语音识别系统的构建

设想一套汉语方言语音识别系统。该系统将具有声、韵、调自动识别,中古声母、韵母、声调以及声母开齐合撮检索,同音和有音无字词检索,轻声、连读变调识别和文白异读识别等5个功能,汉语方言识别系统的构建将提高汉语方言研究的工作效率。     

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。     

基于Haar特征的中文车牌识别系统

提出了一种基于Haar特征的车牌识别方案,利用Haar特征可靠性高、计算复杂性低和容错性强等方面的特点,能够对含有噪声的中文车牌图像快速准确识别,并在Python和OpenCV开源环境下设计和实现了该方案。实验结果证明该方案具有识别率较高(94%)、识别时间短(单字符低于0.02 s,全车牌低于0.63 s)和鲁棒性强等特点,可应用于实际智能交通控制。     

一种改进的DTW语音识别系统

动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)是语音识别的一种简单有效的方法,该算法基于动态规划的思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。这里改进了传统的DTW算法,将其应用到实时语音识别系统中,并在计算机上进行了仿真。实验结果表明,改进后的算法,能有效提高孤立词的识别性能。     

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。     

语音关键词识别系统声学模型构建综述

语音关键词识别技术作为语音识别的重要分支在20世纪90年代逐渐被重视起来,时至今日,语音关键词识别技术已经被应用到车内语音命令识别、机器人交互及特殊语音筛选等众多领域。本文给出了语音关键词识别技术的整体模型及性能评价指标,综述了语音关键词识别系统声学模型构建技术的现状,详细总结了语音关键词识别系统声学模型构建技术,并重点总结了深度学习在声学模型构建上的应用。最后对语音关键词识别技术的发展前景进行了讨论,认为深度学习隐马尔科夫混合模型作为连续语音识别中最成熟的模型构建技术将在关键词识别中有更多应用,循环神经网络有可能凭借其序列训练能力成为更有效的模型构建技术,而大计算量、云平台及便携可穿戴将会成为语音关键词识别技术发展的主流方向。