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161.
语音识别中HMM与自组织神经网络结合的混合模型 总被引:9,自引:0,他引:9
基于隐马尔可夫模型和自组织神经网络模型提出了一种用于语音识别的混合模型,给出了训练调整权向量的算法,实验结果表明其在语音识别中具有很好的性能· 相似文献
162.
传统的隐马尔可夫模型的缺点在于不能很好地描述语音信号的动态特性。某些改进算法状态持续时间进行修正,但是也削弱了对实时信号长度变化的适应性。作者在传统的隐马尔夫模型的基础上,通过在引入状态持续时间时,将其归一化。并观察序列长度对它的影响,使之能较好地描述语音信号的动态特性,同时也能较好地自适应描述实时语音信号的长度变化。 相似文献
163.
线性化逐层优化MLP训练算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了线性化逐层优化MLP训练算法(LOLL).LOLL采用循环方式逐层对MLP的连接权值进行训练.训练连接权值时用一阶泰勒级数表示神经元的非线性激活函数以实现神经网络的线性化,使MLP的训练问题转化为一个线性问题.同时,为保证神经网络线性化条件不被破坏,LOLL通过在神经网络的误差函数中计入部分线性化误差限制参数的改变幅度,对神经网络的误差函数进行了修正.实验结果显示,LOLL训练算法的速度比传统的BP算法快4倍,用它构成的语音信号非线性预测器有较好的预测性能. 相似文献
164.
说话人识别中改进的MFCC参数提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在说话人识别技术中,特征参数的提取对语音训练和识别有着非常重要的作用。而Mel频标倒谱系数MFCC是一种常用的特征,它能对语音信号进行分析处理,去除对语音识别无关紧要的冗余信息,获得影响语音识别的重要信息。同时由于语音信号具有时变和混沌特性,以非线性随机共振理论和人类对听觉的理解为基础,提出了一种基于随机共振的MFCC特征参数提取方法。通过实验比较两种方法的结果,论证了改进方法的可行性以及优越性,为说话人识别技术中特征参数提取提供了一条新的研究方向。 相似文献
165.
166.
基于小波分析的语音端点检测方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为了提高语音信号端点检测的准确率,提出了基于小波分析的端点检测方法。该方法在传统基于能量和过零率的端点检测方法基础上,通过小波分析计算语音信号各子带能量,进而求得其方差作为第三道门限,对信号进行三级门限检测。仿真实验表明,该方法比传统方法更有效、更优越,能够比较准确的检测语音信号。 相似文献
167.
用于语音识别的基于频谱调整的信道自适应方法 总被引:1,自引:1,他引:0
语音识别系统在实际应用时,其性能会因各种因素而下降,其中重要的一个因素是信道的不匹配。该文提出了一种新的信道自适应方法——频谱调整法。该方法在频域上定义一个分段线性信道归一化函数,根据最大似然准则利用梯度投影法求其最优参数后,对语音的幅度频谱进行归一化。实验表明,该方法可以利用很少的自适应数据使识别的字错误率下降10%左右。 相似文献
168.
为解决语音识别系统实用中的说话人口音快速自适应问题,提出了一种动态说话人选择性训练方法。基于说话人选择性训练方法,采用基于Gauss混合模型似然分数计算的置信测度选择训练用说话人,改变训练用说话人的绝对数目选取方式,提高了选取的效能并拓展了选取标准的推广性。根据各个训练用说话人同被适应说话人的不同似然程度,加权地合成动态说话人选择性训练的语音模型,提高了自适应训练的效果。实验表明:该方法使识别率从80.16%提高到84.12%,相对误识率降低了19.96%,在实用中提高了基线系统的识别性能。 相似文献
169.
针对当前CTI领域数字话机记录的难点,提出一种直接记录数字话机数据的方案.截取并解码数字电话线上传输的2B+D通道数据,由B通道得到双向话音数据流,由D通道捕获CallerID,DNIS,自动号码识别、中继号码、坐席按键等信息.采用简洁高效的语音压缩与识别处理机制,让数字话机记录方案比起其它记录系统更县优势.该方案已在国内某机场指挥调度中心获得成功应用. 相似文献
170.
提出了一种基于遗传算法(GA)和fisher投影的最佳可鉴别基的求解方法.将原始特征向量向着最佳可鉴别基投影可得到具有最佳可分性的新的特征向量.从颧肌和二腹肌前腹的皮肤表面检测无声发出6个汉语元音的表面肌电信号(SEMG),以该肌电信号的AR模型系数、倒谱系数和美尔倒谱系数作为原始特征向量.使用遗传算法找出了原始特征的次优组合,并组成新的特征向量.将GA找出的次优特征向量向着fisher最佳可鉴别基投影可得到最佳鉴别特征向量.最后用改进的BP神经网络作为分类器得到了较好的识别效果. 相似文献