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．     

基于自适应门限的分形维数语音端点检测

针对固定门限方法在语音端点检测技术中的局限性,为了提高低信噪比下语音端点检测的鲁棒性和准确率,将自适应门限应用于分形维数的语音检测中,提出了一种新的语音端点检测算法.该算法通过对语音信号产生机制的分析,将分形维数用于语音起止点的检测中,设计了自适应门限,从而有效降低了噪声干扰对检测结果的影响,并实现了实时检测.仿真实验结果表明,在低信噪比的情况下,改进的端点检测算法比传统的短时能量检测算法可更准确有效地实现带噪语音的端点检测,而且对噪声干扰具有更好的鲁棒性.     

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%。     

基于相位调制特征的语音活动检测

针对现有语音活动检测特征易受各种环境噪声影响而导致检测性能恶化的问题, 提出基于相位调制特征的语音活动检测算法。相位调制特征能充分表征语音动态特性, 与静态特征相比, 更能体现语音和噪声间的差异, 从而保证良好检测性能。与传统美尔频率倒谱系数特征的检测对比实验结果表明, 相位调制特征明显优于美尔频率倒谱系数。     

基于TMS320C5409的语音识别系统

介绍了一个实时语音识别系统的设计与实现。该系统硬件以TI生产的TMS320C5409 DSP为核心,配置编解码器、外部存储器和逻辑控制电路等。软件算法采用了由能量和过零率相结合的端点检测、Mel频率倒谱系数特征提取和径向基函数神经网络构成的语音识别算法。对汉语数字孤立词进行了实时识别实验,识别结果通过异步通信串口送到PC上实时显示。实验结果证明了系统的有效性。     

一种基于近邻传播聚类的语音端点检测方法

为提高语音端点检测在低信噪比情况下的准确性,提出一种基于近邻传播聚类的语音端点检测算法.首先采用能量语音端点检测去除静音段;然后利用近邻传播聚类自动获取类别数的优点,有效地将语音细分为无语义语音和静音段、远场噪声段等各种类别;最后结合后处理方法,对语音端点做进一步过滤处理.实验结果表明:该算法在低信噪比的情况下,与传统的能量语音端点检测相比,其有效语音检测的漏警率相对下降13%,虚警率相对下降14%;在实际应用中,如声纹确认和声音检测等,与经典算法相比,该算法检测的准确率与效率等性能得到了显著提升.     

与文本无关的说话人识别系统的设计与实现

在虚拟仪器平台上,通过微型麦克与计算机声卡对语音信号进行实时采集,并进行消噪处理和端点检测,以美尔频率倒谱系数及其差分作为特征参数提取方法,应用改进的矢量量化一隐马尔可夫识别算法,设计了与文本无关的说话人识别系统。系统运行结果表明,本文实现的系统运算速度快,且具有较高的识别率。     

噪声环境下多特征融合的语音端点检测方法

针对传统语音端点检测方法在噪声环境下鲁棒性较差以及对语音段检测效果不佳的问题,提出一种多特征融合的语音端点检测方法.首先,提取带噪语音信号的子带谱熵特征和基于Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient, MFCC)的投影特征,并将Gammatone频率倒谱系数的第一维系数GFCC0特征应用到语音端点检测任务中;然后,对3类特征进行自适应加权融合,得到适用于端点检测的融合特征;最后,采用模糊C均值聚类自适应估计门限阈值,再通过双门限法得到端点检测的结果.所提方法和已有传统方法相比,在7种噪声环境下均取得了更好的端点检测结果,提升了语音端点检测的准确率,特别是在volvo噪声环境下的端点检测准确率可以达到94.5%以上.     

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.     

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     

噪声环境中基于HMM模型的语音信号端点检测方法

在噪声环境下如何提高语音信号端点检测的准确性是自动语音识别（ＡＳＲ）研究中的一个重要课题．常用的基于短时能量的端点检测方法对于能量较低的音节或在信噪比较低的环境下,检测性能不够理想．讨论了一种基于ＨＭＭ模型的语音信号端点检测方法．先用训练的方法生成背景噪声和废料的模型,再用Ｖｉｔｅｒｂｉ解码算法对待测信号进行处理,并给出了具体的实现方法．实验测试结果表明,基于ＨＭＭ的端点检测方法的检测性能接近于人工检测,方法是有效的．     

一种新的语音端点检测方法及在智能轮椅人机交互中的应用

针对语音端点检测在一般噪音环境下易受影响,且能降低智能轮椅的语音识别率,提出了短时能量与倒谱距离相结合的语音端点检测方法.实验表明,该方法能提高整个语音识别系统的鲁棒性,通过语音识别控制轮椅的5个基本动作(前进、后退、左转、右转、停止)实现了智能轮椅运动的语音控制.     

一种基于小波系数方差的语音端点检测方法

首先分析讨论了小波变换的原理,在此基础上提出了一种利用小波系数方差识别含噪语音信号中静音与语音的新算法。算法首先对含噪语音进行小波分解,观察各层小波系数的统计特性,提取它们的方差作为检测特征,从而进行语音端点检测。对该算法进行了仿真实验,并与传统的基于能量与过零率的端点检测算法进行了比较。实验结果表明:该算法在低信噪比条件下也能够有效分割语音。     

应用倒谱特征的带噪语音端点检测方法

传统的语音端点检测方法以信号的短时能量、过零率等简单特征为判决特征参数。这些方法在实际应用中,尤其当信号噪比比较低时,无法满足系统的需要。文中利用语音信号的倒谱特征作为判决抽样信号帧是否为语音信号的依据,并提出了倒谱距离测量法和循环神经网络法,通过对宽带噪声－白噪声干扰情况和一种特殊噪声－汽车噪声情况的实验,发现倒谱特征参数的语音信号端点检测方法在噪声环境下具有传统的能量方法无法比拟的优越性,更适     

低信噪比下语音断点检测算法的改进研究

传统的端点检测在信噪比较高的环境下可以有效的对语音进行端点检测,但是在低信噪比环境下端点检测的正确率急剧下降。针对在低信噪比环境下语音端点检测正确率不高的问题,提出一种将调制域谱减法和对数能量子带谱熵相结合的的端点检测算法。该算法首先利用调制域谱减法去除带噪语音的噪声以提高语音信号的信噪比,然后结合对数能量和子带谱熵算法对消噪后的语音信号进行端点检测。实验仿真结果表明,该算法在低信噪比环境下能有效提高语音端点检测的正确率且具有一定的稳健性。     

适用于短波信号侦察的话音端点检测方法

针对传统话音端点检测方法在短波低信噪比信道下检测准确率低的问题，提出一种将深度生成对抗网络和自适应参数的子带对数能熵积相结合的话音端点检测方法。该方法首先利用深度生成对抗网络话音增强方法降低噪声对待检测信号的影响，再以自适应参数的子带对数能熵积这一新的话音特征参数为阈值，使用自适应阈值双门限检测法完成话音端点检测。仿真实验结果表明，该方法对于-5 dB信噪比的标准话音库检测的平均加权错误测度仅为13.5%，而对于实际短波侦察信号库检测的平均加权错误测度为16.7%，均优于能零熵法和多窗谱估计谱减与能熵积法。     

混响声场中语音识别方法研究

免提式话筒语音识别系统是语音识别走向实用的目标之一．实现这一系统，首先要解决房间效应引起的混响问题．通过讨论室内混响声场中语音的特点，提出用鲁棒性特征参数——滤波规整的Mel频率倒谱参数(FNMFCC，即MFCC参数在对数功率谱域进行低通滤波，倒谱域进行均值减，并用标准差加权进行非线性规整，采用这3种措施来消除混响引起的语音参数的变化．识别方法用矢量量化法，用4组无混响数码语音进行训练，对特定人无混响和4种混响声场中共150组数码音的平均识别率达到98．7％．提出的这一新方法在不降低无混响音识别率的情况下，提高了混响声场的语音识别率．该方法不仅识别率高，而且运算量小、所需内存空间小。易于做成小型实用的快速识别系统．     

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。