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。     

基于单片机平台下语音识别技术的应用方式

语音识别技术被广泛应用到各个领域，而利用单片机来实现语音识别成为一种经济快捷的应用方案。该文从介绍语音识别的基本原理出发，论述了利用单片机实现语音识别技术的硬件基础及软件基础，并且通过一个典型的应用实例来说明其应用方法及技巧。     

基于相位的语音信号处理

在语音信号处理系统的设计中，信号的相位信息总是没有得到设计者足够的重视。本书第一次提出并反复强调信号相位信息在声源定位、语音识别和语音增强中的重要作用，书中很好地讨论并总结了当前基于相位的语音信号处理的最新进展。     

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。     

语音信号基本载体的研究

语音信号特征的提取是语音识别的基础，目前使用的特征提取方法要将语音信息经多次复杂变换后提取特性。这样，往往满足不了实时性要求。该文对原始语音信号做简单处理，的实验，证明了经简单处理后语间信号波形比原始波形简单，直观，计算频域特征和自相关特征等简单方便，实时性好，并有望从中进一步发现新的语音特征提取方法。     

小词表语音识别控制系统的研究

主要介绍一种基于定点数字信号处理器DSP芯片（TMS320VC5402）及51单片机构成的小词表语音识别实时控制系统。该系统体积小,成本低,可扩展性好。     

基于一种听觉模型的特征提取及语音识别

该文分析了人耳耳蜗及中枢听觉神经对声信号处理的机理，主要包括耳蜗对声信号的频率分析、柯蒂氏器官毛细胞的从振动机械能到电化学能的转换，听神侧抑制神经网络和增益调整四个层次，建立各个层次上听觉的数学模型。     

用于SOM神经网络语音识别的自适应局部搜索算法

采用一种基于自组织特征映射（ＳＯＭ）神经网络和隐马尔柯夫模型（ＨＭＭ）法结合的语音识别方法．根据语音信号的相关性，提出了一种自适应局部搜索算法．结果表明，该算法相对于全搜索算法而言，计算量小而又不降低识别率     

一种基于分形理论的语音分割新方法

语音是由混沌的自然音素组成的,而分形可以很好地为成混沌状态的自然音素建模．语音波形具有分形特征,将分形用于改善语音识别技术越来越受到重视．语音的特性决定了每一个音素展现其固有模式,因此相邻音素之间的分维值不同．通常求取语音波形的分维值轨迹可把人的发音分割成句子、词、甚至音素．实验证明,该方法在语音分割中取得了很好的效果．     

语音信号端点检测方法研究

介绍了语音信号的3种端点检测方法.即能量过零率检测方法、基于频带方差的检测方法和语音短时信息熵检测方法,并对3种方法的优缺点进行分析.     

基于小波变换的语音增强去噪方法

将小波变换应用到语音识别系统中,提出了在语音信号预处理阶段基于小波变换估计的维纳滤波算法,结合小波变换的阈值处理方法对语音信号进行去噪处理,模拟实验表明该方法去噪效果较好.     

基于TMS320C5409的语音处理系统

介绍了一个基于DSP(TMS320C5409)的语音采集、编码、回放系统实例,对于DSP与CODEC芯片如何连接和配合工作提出了较为详细的解决方案,并从硬件、软件两个方面做出了说明.     

应用概率LR文法分析器于语音识别系统

将概率ＬＲ文法分析器应用于语音识别系统中．模拟实验表明，系统使用该模型后识别性能优于使用二元文法模型的系统．其中，两种不同的拒收策略对改善系统识别性能起着重要作用     

应用数理方程反演提取语音特征

先讨论由语音信号反演声门激励函数，发现波沿非均匀声管传导既能产生新的频率（共振作用），也可抑制原有频率（滤波作用）．这说明目前用于语音处理基础的全极点ＬＰＣ模型并不能充分反映这些特征．然后研究如何直接从语音生成的偏微分方程模型出发，用反演方法提取一种新的语音特征参数代替ＬＰＣ作为研究各种语音处理的基础．     

基于SPCE061A单片机的嵌入式语音识别系统设计

设计一款嵌入式语音识别系统,该系统硬件平台以凌阳公司的SPCE061A为核心。采用离散隐马尔科夫模型识别算法对非特定人的孤立词语音识别。实验结果表明,该系统对非特定人孤立词识别率达90%以上,性价比高,可应用于许多场合,有一定的市场前景。文章阐述了该系统各个电路模块及软件流程图的设计。     

基于并行基因算法的语音识别方法

提出一种基于并行基因算法的孤立字识别时间规正算法，该算法是在［３］的基础上提出，可解决动态时间规划（ＤＴＷ）难以解决的一些问题：①使距离归一化因子Ｍ与实际路径相关；②以自然方式提供多条最佳规划路径；③语音端点检测正确性对识别率的影响得到一定程度的改善。建立了试验数据库，根据试验数据建立了模板距离遵循正态分布的算法性能分析模型。比较了并行基因算法，串行基因算法［３］和动态时间规划算法的性能。试验结果表明：基因算法比动态时间规划能得到更高的识别率，在单ＣＰＵ情形下，虽然并行基因算法的性能比串行基因算法略微提高，但至少可节约三分之一的ＣＰＵ时间     

离散小波变换（DWT）在语音处理中的应用

针对语音处理问题对离散小波变换及其性质进行了研究，给出了作为语音处理的小波函数及时间因子（ａ，ｂ）必须满足的条件，利用离散小波变换对语音信号的基音提取、频谱分析和清／浊音分割进行了分析，结果表明，小波变换能准确地提取基音和清／浊音分割，并具有较好的稳健性。     

一种基于径向基函数神经网络的语音降噪方法

采用径向基函数神经网络在时域上对含噪语音信号进行降噪处理.针对语音信号的短时平稳性以及噪声的随机性,对语音信号进行分帧预处理;用分帧后的纯净语音信号作为径向基函数网络的教师信号,并利用Matlab神经网络工具箱设计和训练网络.实验结果表明,径向基函数网络作为语音信号滤波器,可有效地抑制语音信号中的白噪声,具有良好的降噪性能.     

用BC＋＋设计Windows语言信号处理程序

文章介绍ＢｏｒｌａｎｄＣ~(＋＋)设计Ｗｉｎｄｏｗｓ程序的组成．基于ＯＷＬ类库的界面设计方法和编制语言信号处理程序的特点和开发方法。