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．     

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HTK的佤语特定人孤立词语音识别

佤语是云南省西南部的一种跨境语言,构建佤语语音识别系统对国家安全、跨境文化交流和经济贸易都有着重要的意义.基于HTK平台,针对1 860个佤语常用词进行特定人孤立词语音识别.语音语料来源为录音棚和田野录音,语音规模录音棚男性2人、女性2人,田野录音男性3人、女性2人,每人每个词发音5遍,总的语料数量为83 700条.实验结果表明,对于上述的语料,进行的基于HTK的佤语特定人孤立词语音识别正确率在92%以上.     

基于脉冲耦合神经网络的孤立词语音识别研究

根据语音信号的“可视”特点,提出了一种基于简化脉冲耦合神经网络（PCNN）实现孤立词语音识别的方法。将语谱图输入到PCNN中得到相应的时间序列标识,作为语音信号的特征参数,然后通过模板匹配法和概率神经网络（PNN）相结合的方法实现语音分类识别。仿真结果表明,该方法能够达到较高的语音识别率。     

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.     

文献语音检索系统孤立词识别技术的研究

计算机能听懂人类的语言吗?我们能扔掉键盘、鼠标用自然语言操纵计算机吗?人与计算机之间能够用自然语言进行通信和交流吗?随着语音识别技术的发展,这些梦想正在变为现实。     

特定人孤立词语音识别系统的仿真与分析

在MATLAB环境下利用语音工具箱Voice Box，设计并实现了基于DTW算法的特定人的孤立词语音识别系统．论述了高效DTW算法的基本原理及系统的实现过程．仿真结果表明，该系统对特定人的孤立词取得了良好的识别率．     

基于非特定发音人拉祜语孤立词语音识别研究

选用200个拉祜语常用词,以词为识别单元,利用语音识别工具箱HTK开展非特定人拉祜语孤立词的语音识别研究.研究发现:特定发音人的识别率比较稳定,针对非特定发音孤立词,通过增加模型的混合高斯数目,其识别率得到显著提高,使得识别正确率保持在99%以内,为拉祜语孤立词识别提供了有效方法.     

基于ZCPA和DHMM的孤立词语音识别系统

介绍了用离散隐马尔可夫模型(DHMM)构造孤立词语音识别系统的过程,重点针对软件实现中的问题重新推导了Baum Welch算法的重估公式,引入一种抗噪性能很好的特征参数:过零率与峰值幅度特征,将该特征与DHMM结合用于孤立词识别系统。结果表明,此系统训练时收敛很快并且识别效果好。     

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。     

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％。     

用DSP技术开发的一种新的语音识别系统

本文介绍了一种基于听觉谱特征参数的语音识别方法和系统．该系统采用高速ＤＳＰ芯片ＴＭＳ３２０Ｃ２５,实现了语音信号的实时处理．用由此芯片开发的ＥＩＳＡ插卡与计算机结合,构成了一个智能化语音输入实时识别系统．实验结果表明,在小词汇量特定人条件下,该系统的正识率可达到９８％以上,在非特定人和有噪情况下,系统正识率分别为９５％和９０％以上．通过比较发现,该系统在正识率、抗噪性和鲁棒性等方面均比传统识别方法要好     

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。     

SFCM模糊聚类在语音矢量量化中的应用

提出了一种模糊聚类分析算法ＳＦＣＭ,并将其用于语音特征的矢量量化,最终形成码本尺寸为２５６的码本。用ＳＦＣＭ算法得到的码本分布合理,没有空类,采用此码本的语音识别实验表明了这种量化方法对语音识别的有效性。     

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。     

声控机器人的特定人孤立词汉语识别系统设计

利用语音命令对机器人的行动控制,有很大的实用价值。介绍了采用动态时间弯折(DTW,Dynamic Time Warping)算法进行模式匹配的特定人孤立词汉语识别系统。DTW算法简单有效,尤其适合孤立词语识别系统。用凌阳单片机SPCE061A搭建的机器人平台对系统进行测试,结果表明,系统识别效果良好,控制者通过语音可以实时控制机器人行动。     

语音识别中基于模糊聚类分析的参数聚类

为减少语音识别中声学模型的参数量，提高参数训练的鲁棒性，基于声学决策树结构，提出利用模糊聚类分析方法对模型参数聚类，包括高斯聚类和方差共享．对大词汇量汉语连续语音识别的实验结果表明：高斯模糊聚类使高斯数减少25％时，识别率提高了0．15％．进一步做模糊方差共享，当方差减少到初始模型的24％，与同样参数量的未进行聚类的模型相比，误识率下降了3．01％，证明了模糊聚类分析在语音参数聚类中的有效性．     

一种改进的语音识别抗噪算法

为了提高在噪声环境下的语音识别性能,提出一种融合信号级和特征参数级抗噪的抗噪算法.该算法首先对带噪语音用最小均方误差估计法进行语音增强,后端对原始的带噪语音运用自相关法,以有效抑制加性和卷积噪声.实验结果表明,该算法能有效提高系统在噪声环境下,特别是低信噪比情况下的识别率.