改进的HMM和小波神经网络的抗噪语音识别

通过MFFC计算出的语音特征系数,由于语音信号的动态性,帧之间有重叠,噪声的影响,使特征系数不能完全反映出语音的信息。提出一种隐马尔可夫模型（HMM）和小波神经网络（WNN）混合模型的抗噪语音识别方法。该方法对MFCC特征系数利用小波神经网络进行训练,得到新的MFCC特征系数。实验结果表明,在噪声环境下,该混合模型比单纯HMM具有更强的噪声鲁棒性,明显改善了语音识别系统的性能。     

利用空间相关性的改进HMM模型

语音识别领域中所采用的经典HMM模型,忽略了语音信号间的相关信息.针对这一问题,利用语音信号的空间相关性对经典HMM模型进行补偿,得到一种改进模型.该方法通过空间相关变换,描述了当前语音特征与历史数据之间的空间相关性,从而对联合状态输出分布进行建模.改进模型的解码算法利用空间相关性变换的参数更新算法在经典ⅧⅥM的解码算法基础上得到.实验结果表明,上述方法在说话人无关连续语音识别系统上获得了明显的性能改进.     

基于卷积神经网络的面罩语音识别

针对带噪面罩语音识别率低的问题,结合语音增强算法,对面罩语音进行噪声抑制处理,提高信噪比,在语音增强中提出了一种改进的维纳滤波法,通过谱熵法检测有话帧和无话帧来更新噪声功率谱,同时引入参数控制增益函数;提取面罩语音信号的Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征参数;通过卷积神经网络(CNN)进行训练和识别,并在每个池化层后经局部响应归一化(LRN)进行优化.实验结果表明:该识别系统能够在很大程度上提高带噪面罩语音的识别率.     

新型车载语音识别系统中的一种关键技术

提出一种新型车载语音识别系统,采用帧能量与帧过零率的乘积作为指标量进行语音端点检测,以MFCC作为语音信号特征矢量,基于HMM语音识别模型进行语音识别。同时提出了一种新的抗噪语音识别方法,改进型重复Wiener滤波结合PUM模型进行抗噪语音识别,较好的抑制了噪声干扰,提高了语音识别率。     

基于HMM和遗传神经网络的语音识别系统

本文提出了一种基于隐马尔可夫(HMM)和遗传算法优化的反向传播网络(GA-BP)的混合模型语音识别方法。该方法首先利用HMM对语音信号进行时序建模,并计算出语音对HMM的输出概率的评分,将得到的概率评分作为优化后反向传播网络的输入,得到分类识别信息,最后根据混合模型的识别算法作出识别决策。通过Matlab软件对已有的样本数据进行训练和测试。仿真结果表明,由于设计充分利用了HMM时间建模能力强和GA-BP神经网络分类能力强等特点,该混合模型比单纯的HMM具有更强的抗噪性,克服了神经网络的局部最优问题,大大提高了识别的速度,明显改善了语音识别系统的性能。     

混合语音识别模型的设计与仿真研究

研究语音识别率问题,语音信号是一种非平稳信号,含有大量噪声信息,目前大多数识别算法线性理论,难以正确识别语音信号非线性变化过程,识别正确率低。通过将隐马尔可夫模型(HMM)和SVM相结合组成一个混合抗噪语音识别模型(HMM-SVM)。同时用HMM模型对语音信号时序进行建模,并得到待识别语音信号的输出概率,然后将输出概率作为SVM的输入进行学习,得到语音分类信息,最后通过利用HMM-SVM识别结果做出正确识别决策。仿真结果表明,HMM-SVM提高语音识别正确率,尤其在低信噪比环境下,明显改善了语音识别系统的性能。     

语音识别关键技术研究

采用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音声学建模是大词汇连续语音识别取得突破性进展最主要的原因之一,HMM本身依赖的某些不合理建模假设和不具有区分性的训练算法正在成为制约语音识别系统未来发展的瓶颈。神经网络依靠权能够进行长时间记忆和知识存储,但对于输入模式的瞬时响应的记忆能力比较差。采用混合HMM/ANN模型对HMM的一些不尽合理的建模假设和训练算法进行了革新。混合模型用神经网络非参数概率模型代替高斯混合器(GM)计算HMM的状态所需要的观测概率。另外对神经网络的结构进行了优化,取得了很好的效果。     

基于DTW和HMM算法的语音识别系统对比研究

论文在语音信号分析的理论基础上,研究了基于模型补偿的识别算法,对比了语音识别最常用的两种算法:动态时间归整算法(DTW)和隐马尔可夫算法(HMM),并针对两种算法的不足进行了改进。基于改进后的算法在MATLAB环境下搭建了孤立词语音识别系统,提高了识别率,节省了运行时间。     

基于多带HMM和神经网络融合的语音识别方法的信道鲁棒性

对于基于HMM的语音识别系统,由于训练和测试环境(背景噪声。语音传输信道Microphone等)的失配将会造成识别性能的严重下降。根据人类的听觉感知机理,该文针对语音传输信道失配问题,提出了一种基于多带HMM的系统结构,有若干个子带系统和一个全频带子系统组成,并采用神经网络对个子系统的输出进行后端融合及判决。实验表明,这种方法可以有效地提高识别系统的信道鲁棒性。     

混合语音识别系统的一种新的简化神经网络结构

研究适用于隐马尔可夫模型（HMM）结合多层感知器（MLP）的小词汇量混合语音识别系统的一种简化神经网络结构。利用小词汇量混合语音识别系统中的HMM状态所形成的规则的二维阵列，对状态观测概率进行分解。基于这种利用HMM的二维结构特性的方法，实现了用一种由多个简单的MLP所组成的简化神经网络结构来估计状态观测概率。理论分析和语音识别实验的结果都表明，这种简化神经网络结构在性能上优于Franco等人提出的简化神经网络结构。     

基于差分过零峰值幅度特征的抗噪语音识别

针对多数语音识别系统在噪音环境下性能急剧下降的问题,提出了一种新的语音识别特征提取方法。该方法是建立在听觉模型的基础上,通过组合语音信号和其差分信号的上升过零率获得频率信息,通过峰值检测和非线性幅度加权来获取强度信息,二者组合在一起,得到输出语音特征,再分别用BP神经网络和HMM进行训练和识别。仿真实现了不同信噪比下不依赖人的50词的语音识别,给出了识别的结果,证明了组合差分信息的过零与峰值幅度特征具有较强的抗噪声性能。     

一种基于改进CP网络与HMM相结合的混合音素识别方法

提出了一种基于改进对偶传播（ＣＰ）神经网络与隐驰尔可夫模型（ＨＭＭ）相结合的混合音素识别方法．这一方法的特点是用一个具有有指导学习矢量量化（ＬＶＱ）和动态节点分配等特性的改进的ＣＰ网络生成离散ＨＭＭ音素识别系统中的码书。因此,用这一方法构造的混合音素识别系统中的码书实际上是一个由有指导ＬＶＱ算法训练的具有很强分类能力的高性能分类器,这就意味着在用ＨＭＭ对语音信号进行建模之前,由码书产生的观测序列中     

基于HMM与RBF的混合语音识别新方法

提出了一种隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）和径向基函数神经网络（ＲＢＦ）相结合的语音识别新方法。该方法首先利用ＨＭＭ生成最佳语音状态序列,然后用函数逼近技术产生对最佳状态序列进行时间规正,最后通过ＲＢＦ神经网络进行分类识别。理论和实验结果表明,该系统比ＨＭＭ具有更好的识别效果,特别对提高易混淆词的识别性能尤为显著。     

基于混合模型HMM/RBF的数字语音识别

提出一种离散隐马尔科夫模型（hidden Markov model,HMM)和径向基函数（radial basis function,RBF)神经网络相结合应用于汉语数码语音识别（Mmandarin Ddigit Speech Recognition,MDSR)的方法，同时采用了一系列改进方法，使汉语数码语音的识别率达到了99．7％。     

一种基于HMM的动态语音模式时间归一化方法

研究了利用隐马尔可夫模型(HMM)对动态语音模式进行时间归一化的方法。引入了借助于HMM对语音基元观测序列所做的一种分段，这种分段被称之为语音基元观测序列的HMM全状态分段，并且定义了HMM全状态分段的符合度。根据HMM全状态分段的符合度确定了语音基元观测序列的最优HMM全状态分段，通过最优HMM全状态分段把语音基元观测序列转换为固定维数的向量，从而实现了动态语音模式的时间归一化。将动态语音模式的这一时间归一化方法在结合HMM和人工神经网络(ANN)的混合语音识别方法中进行了应用，实验结果表明这一时间归一化方法的有效性。     

Isolated word recognition by neural network models withcross-correlation coefficients for speech dynamics

This paper presents an artificial neural network (ANN) for speaker-independent isolated word speech recognition. The network consists of three subnets in concatenation. The static information within one frame of speech signal is processed in the probabilistic mapping subnet that converts an input vector of acoustic features into a probability vector whose components are estimated probabilities of the feature vector belonging to the phonetic classes that constitute the words in the vocabulary. The dynamics capturing subnet computes the first-order cross correlation between the components of the probability vectors to serve as the discriminative feature derived from the interframe temporal information of the speech signal. These dynamic features are passed for decision-making to the classification subnet, which is a multilayer perceptron (MLP). The architecture of these three subnets are described, and the associated adaptive learning algorithms are derived. The recognition results for a subset of the DARPA TIMIT speech database are reported. The correct recognition rate of the proposed ANN system is 95.5%, whereas that of the best of continuous hidden Markov model (HMM)-based systems is only 91.0%     

Sichuan dialect speech recognition with deep LSTM network

In speech recognition research,because of the variety of languages,corresponding speech recognition systems need to be constructed for different languages.Especially in a dialect speech recognition system,there are many special words and oral language features.In addition,dialect speech data is very scarce.Therefore,constructing a dialect speech recognition system is difficult.This paper constructs a speech recognition system for Sichuan dialect by combining a hidden Markov model(HMM)and a deep long short-term memory(LSTM)network.Using the HMM-LSTM architecture,we created a Sichuan dialect dataset and implemented a speech recognition system for this dataset.Compared with the deep neural network(DNN),the LSTM network can overcome the problem that the DNN only captures the context of a fixed number of information items.Moreover,to identify polyphone and special pronunciation vocabularies in Sichuan dialect accurately,we collect all the characters in the dataset and their common phoneme sequences to form a lexicon.Finally,this system yields a 11.34%character error rate on the Sichuan dialect evaluation dataset.As far as we know,it is the best performance for this corpus at present.