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STRAIGHT算法的个性化语音生成方法

介绍了一种基于STRAIGHT语音修改算法的个性化语音的方法。对输入的语音提取基本信息,并进行频谱分析;利用STRAIGHT算法对相关参数进行修改;通过STRAIGHT合成器生成新的个性化的语音。实验结果表明,该方法可以得到高质量的个性化合成语音,MOS得分为4.18分。     

基于STRAIGHT算法的汉语语音morphing方法

提出了一种新的基于STRAIGHT算法的汉语语音morphing方法.通过标注源和目标STRAIGHT频谱上的特征点,并利用线性和对数叠加的方法实现对频谱的morphing;通过插值的方法对基频进行morphing.实验结果表明,morphing后的语音在语义特征不变的情况下,保持了源和目标语音的特征,morphing的结果获得了高质量的合成语音,MOS得分为3.87分.     

采用模糊切分实现非特定人连接数字语音识别

选用倒谱特征、△倒谱特征、能量类特征等多个语音信号特征，采用多码本和ＨＭＭ／ＶＱ技术实现非特定人连接数字语音识别。在识别阶段，使用帧同步型网络搜索识别算法结合模糊切分实现非特定人连接数字语音识别。数字串识别准确率达到８１％以上，而数字识别准确率更高，达到９４．４％。     

基于BP神经网络的非特定人语音识别算法研究

当前非定特人语音识别算法大多只适于连续语音,且识别精度和速度均较低。为此,提出一种新的基于BP神经网络的非特定人语音识别算法,介绍了标准BP神经网络,针对其收敛速度慢的弊端,通过变化的自适应学习速率,令网络训练针对各种阶段自行设置学习速率值,利用变学习速率构建对应的改进BP神经网络模型,将改进的BP神经网络模型看作识别非特定语音的识别器,输入待识别语音,令累计预测残差达到最小,实现非特定人语音识别。将改进模型应用于非特定人语音识别中进行验证,结果表明所提算法识别率更高、识别速度更快,不仅适于连续语音的识别,也适于不连续语音的识别。     

基于汉语语音音位的非特定人命令词识别算法研究

通过对汉语全音节的声母、韵首、韵腹、韵尾4部分音位分别建立HMM模型,实现对非特定人命令词的识别.该方法在识别阶段将置信度评估和不完全匹配的方法结合起来,在一定程度上提高了识别的质量.经实验证明了该算法的有效性.     

一种基于差别子空间的语音识别算法研究和实现

介绍了一种基于差别子空间的语音识别算法，并从最优标准和最优解的角度，在理论上论证了该算法与传统的DTW算法的优劣。然后用MATLAB实现了这两种算法，并进行了大量的孤立词语音识别实验，理论和实验表明，基于差别子空间的语音识别算法非常有效，识别率在多次训练时高于传统的DTW算法。     

非特定人普通话孤立数字音识别系统

通过分析汉语语音及非特定人语音特点，选择过零率、能量、基音周期和前两个共振峰作为语音特征，用音素分类的方法构造判决树，在此基础上，给出了一个非特定人普通话孤立数字音（０～９）识别系统，识别率大约为９６．６％。     

采用模糊切分实现非特定人连续数字语音识别

选用倒谱特征、△倒谱特征、能量类特征等个语音信号特征，采用多码本和ＨＭＭ／ＶＱ技术实现非特定连接数字语音识别。在识别阶段，使用帧同步型网络搜索识别算法结合模糊切分实现非特定人连接数字语音识别。数字串识别准确率达到８１％以上，而数字识别准确率更高，达到９４．４％。     

基于非特定人车载电器语音控制系统的研究与实现

文章以整车非安全性车身电器为控制对象,给出了一种基于HMM算法的非特定人语音集成控制方案,详述了系统的硬件、软件设计方法,并实现了系统样机的研制。其中,系统语音识别单元是以Soc语音处理芯片SDA80D51为核心,并应用飞思卡尔高性能MCU——MC9S12XEP100作为执行单元主控芯片,实现了对非安全性车灯、自动空调、汽车雨刮、电动车窗和汽车音响的语音识别与集成控制。该系统在样机上进行了车载电器语音控制测试,测试结果表明系统在相对安静环境下的平均识别率可达94%。     

基于正弦模型的语音识别时频特征

为改善语音识别系统的性能,采用时频分布参数来描述语音特征。由于时频分布参数考虑到语音信号内在的非平稳特性,因此能够更准确地描述语音信号的时频特性。对基于正弦模型的多种时频参数(能量谱和幅度加权瞬时频谱)进行了比较,并在基于隐马尔可夫模型的连接词语音识别系统中进行了实验仿真。结果表明,单独采用时频分布参数作为ASR的前端特征并不能改善识别率;而采用标准ASR特征和能量谱时频特征的联合前端特征,可以有效地改善语音识别系统的识别效果。     

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。     

语音识别中的搜索策略研究

在语音识别应用中,如何提高识别的效率是一个重要的研究方向,尤其在大词表的识别中,巨大的搜索空间带来了很大的计算代价。先介绍了语音识别系统的三个组成部分即特征提取、声音模型及语言模型;然后重点讨论了语音识别中几种常用的搜索策略,最后指出了搜索策略进一步研究的方向。     

基于模糊核判别分析的语音情感识别

为了克服传统核判别方法将样本唯一归属于某一类的不足,基于模糊集理论对传统的核判别分析方法进行改进,引入了模糊类别隶属度并详细分析了基于模糊核判别分析的语音情感识别。识别实验中采用VQ方法进行了特征参数的融合,根据实验结果对模糊核判别分析和核判别分析的性能进行了比较和分析。     

图书数字化的语音检索与识别

简要介绍了语音检索的概念,从汉语音韵特征和检索模块两个方面探讨了图书数字化过程中语音检索与识别的处理方法和可能的发展方向。     

一种抗噪声语音识别方法

本文提出了一种抗噪声语音识别新方法，并以这种方法为基础，在ＳＵＮ工作站上实现了这一系统，实验结果表明，本文提出的方法提高了传统隐马柯夫模型语音识别器的抗噪性能。     

基于Asterisk的语音识别技术研究和实现

本文简要地分析了当前呼叫中心中传统IVR系统存在的问题,介绍了语音识别技术在呼叫中心的作用,阐述了利用Asterisk的拨号方案和AGI接口开发语音识别功能的原理,最后给出了在AGI程序中调用语音识别引擎实现呼入用户语音信息识别的过程.     

Peripheral Nonlinear Time Spectrum Features Algorithm for Large Vocabulary Mandarin Automatic Speech Recognition

IntroductionCurrentautomaticspeechrecognitionsystemsarebasedoncontext-dependentorcontext-independentphonicsorsyllablemodelsdescribedintermsofse-quencesofhiddenMarkovmodel(HMM)states,whereeachstateisassumedtobecharacterizedbyastationaryprobabilitydensityfunction.Thetimecorre-lationandconsequently,thesignaldynamicsinsideeachHMMstate,arealsousuallydisregardedalthoughtheuseofdynamicfeatures,suchasdeltaanddelta-deltaparameters,cancapturesomeofthecorrelations.Consequently,onlymedium-termdependenc…     

一种改进的混合型语音识别方法

提出了一种改进的ＨＭＭ语音识别方法，其主要特点是引入了加权函数算法，以减少系统的误识率，实验结果表明，这种识别方法不仅能提高系统的识别率，而且所需训练样本少。     

一种基于奇异值分解的带噪语音识别方法

提出了一种抗噪声的语音识别方法,用于训练和用于测试的语音信号在提取特征之前,均需经过相同的奇异值分解滤波,本文还提出了一种滤波参数的选取方法,实验证明,采用这种方法可以大幅度提高传统隐马尔可夫模型语音识别系统的抗噪声性能。