一种基于噪声动态检测的语音端点检测算法

HMM技术在语音识别中得到较为成功的应用．本文基于HMM的孤立词语音识别系统的识别策略，提出了两个改进的算法．第一种算法是对背景噪声进行动态估计的汉语语音端点检测算法，较一些常规的端点检测方法如基于能量的端点检测方法，具有更高精度和鲁棒性，第二种算法针对分裂法进行码本设计时，可能出现除数为零的计算错误，提出了避免出现计算错误的改进算法．通过进行汉语孤立词语音识别实验，表明这两种算法是有效的，得到较高的识别率．     

一种改进的基于短时平均幅度的语音端点检测算法研究

在噪声环境下,利用短时平均幅度为特征进行语音端点检测.文章在传统端点检测算法的基础上,研究了汉语音节的特点,提出采用短时平均幅度代替短时能量,并为平均幅度引入判决门限.门限值是根据语音信号背景噪声自动计算得到,从而保证了算法在噪声环境下检测的准确性.实验结果表明,与传统的基于短时能量的端点检测算法相比,改进的算法在高信噪比和低信噪比环境下都具有良好的性能.     

HMM识别孤立词的研究与实现

本文介绍了隐式 Markov 模型(简称 HMM)识别语音的基本原理,对在训练孤立词模型过程中采用的 Baum-Welch 算法和 Viterbi 算法进行了研究,导出了参数估计的整套算式,提出了解决 HMM 在计算机上实现时出现的问题的方法及其实现算式。作者将 HMM 应用于汉语数字的识别,进行了不同算法的比较和不同初值条件的试验,给出了相应的识别结果。     

基于神经网络的语音识别研究

提出了一种基于双权值神经网络的非特定人连续语音识别的新算法.这种算法可以不经过端点检测和分割,构建连续语音中各不同音节的特征空间覆盖区,可以避免因分割错误而带来的错误识别.通过实验得到了较为满意的识别结果.     

基于自适应分段的语音端点融合检测

语音端点检测是语音识别预处理的一个重要环节,语音端点判断正确与否直接影响到语音识别的效果。短时能量法与过零率方法是语音端点检测的两类主要方法,融合这两类算法,并结合短时频谱峰值,归纳总结了4条语音端点检测的融合检测准则。在语音分段时提出自适应逐级分段计算,寻找满足误差要求的语音起始和终止端点。语音实验验证了本文所提语音自适应分段融合检测方法的有效性,同时,该方法没有增加语音端点检测的额外计算量。     

一种改进的基于小波去噪HMM非特定人语音识别算法

在HMM算法的基础上引入了小波去噪理论,从而提高了原始语音的信噪比和最终识别率.由于分别对每段语音去噪并进行端点检测,大大降低了运算量,因而减少了训练时间,达到了较好的识别效果.通过与DTW算法的对比,证明了改进的HMM算法在非特定人语音识别中的良好效果.     

低信噪比下的端点检测算法研究

语音端点检测是语音处理分析过程中的一个重要组成部分,针对方差法在低信噪比下对语音信号端点检测准确率低的问题,本文提出一种子带频带方差法和谱减法相结合的检测算法,算法中采用多窗谱估计改进谱减法对河南方言语音进行降噪处理,并将得到的信号的子带频带方差进行端点检测.用Matlab进行仿真验证了此方法在端点检测中的准确性,该方法降低了河南方言语音处理的时间,为进一步提取河南方言语音识别特征参数提供了条件.     

普通话孤立词语音端点检测的分形维方法研究

本文通过对语音信号产生机制的分析,将分形维方法用于普通话孤立词语音信号起止端点的检测.实验中将分形维方法的结果与两种传统的语音端点检测方法进行了比较.实验结果表明,使用分形维方法对在实际的普通实验室环境下录制的孤立词语音进行端点检测不仅切实可行,而且还可以取得比传统方法更高的正确率.     

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．     

基于径向基函数神经网络的语音识别

提出一种基于径向基函数神经网络的改进聚类方法,并将此改进的神经网络应用于语音识别领域,建立一个非特定人的孤立词语音识别系统.此聚类方法采取有监督的学习方式,将训练样本的形心作为隐节点的质心,训练样本的分类数作为隐节点的个数.利用该方法对小词表汉语孤立词进行语音识别.结果表明,采用此算法的径向基函数的神经网络具有更好的分类能力,训练速度和识别率均优于传统的径向基函数网络.