从线性预测HMM到一种新的语音识别的混合模型

线性预测HMM(Linear Prediction HMM,LPHMM)并没有象传统HMM那样引入状态输出独立同分布假设,但实用中识别性能并不佳.通过分析两种HMM的各自优劣,本文提出了一种新的语音识别的混合模型,将语音静态特性(基于传统HMM)和动态特性(基于LPHMM)分别描述又有机结合在一起,更为精确地刻划了真实的语音现象,同时又继承使系统的实现改动很小和较小的计算量.汉语大词汇量非特定人连续语音识别的实验表明,混合模型的识别性能显著好于LPHMM和传统HMM.理论上,本文还给出了LPHMM的一组闭式参数重估公式.     

基于DSP和FPGA的机器人声控系统设计与实现

介绍了一种基于DSP和FPGA的机器人声控系统。在语音采集上,将DSP芯片TMS320C5509和音频芯片TLV320AIC23相结合进行语音的采集。在软件开发上,开发环境采用CCS 3.1,语音特征向量采用美尔频率倒谱系数,模式匹配和训练采用隐马尔可夫模型,实现了语音指令的识别。在动作控制上,采用FPGA作为机器人头部动作逻辑控制器,使机器人能够根据非特定人的语音命令做出规定的头部动作。     

HMM非特定人孤立词语音识别系统的FPGA实现

以Xilinx公司Virtex-II Pro为开发平台,实现了一个基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,简称HMM)非特定人的孤立词语音识别系统.系统采用改进的基于语音对数域能量变化率的实时端点检测算法,仅对检测的有声段语音进行特征提取和解码,减少了要处理的语音帧数.实验表明系统在150词条的情况下识别率达到97.3%,识别时间为1.42倍实时.     

基于CHMM的语音识别仿真系统实现

介绍了一种基于连续M元高斯混合密度的隐马尔可夫模型（HMM）的非特定人孤立词语音识别仿真系统。通过研究模型状态数、训练时间以及特征参数选取对语音识别率的影响,得出HMM状态数取4,训练次数为20次,特征参数选取48维LPCC和MFCC的混合参数,可使语音识别系统对于汉语孤立词的识别率达到90％。     

语音帧间相关信息对基于HMM系统识别精度的影响

本文探讨经短时信号处理后的语音信号帧间相关信息对基于隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）的语音识别系统识虽精度的影响，鉴于ＨＭＭ的输出独立假设导致语音帧间相关信息的损失，本文提出了一种描述帧间相关信息的统计模型－马尔可夫链（ＭＣＭ）用来弥补ＨＭＭ在这方面的缺陷；经非特定人和多话者孤立字实验表明，用ＭＣＭ作为ＨＭＭ的辅助模型，可将原有ＨＭＭ系统的识别率提高约１～６个百分点。     

基于TMS320VC5402的电子语音锁的系统设计

通过分析语音特征参数的特点和说话人识别的基本方法,利用DSP的硬件平台,以线性预测倒谱系数为特征参数提取算法以及隐马尔可夫模型为建模算法,实现电子语音锁的系统设计。实验结果表明系统在内部模型数小于10时识别精度高,达到安全保密的要求。     

基于HMM的语音识别系统的Matlab仿真

隐马尔可夫模型(HMM)已成为语音识别中的主流技术,首先介绍了语音识别技术的原理和结构,然后介绍了HMM的三个基本问题及其解决方法,最后利用Matlab仿真工具设计了一个孤立词的语音识别系统,实现了数字0～9的识别.     

汉语连续语音识别中多项式拟合语音轨迹模型的研究

尽管作为当前最为流行的语音识别模型, HMM由于采用状态输出独立同分布假设,忽略了对语音轨迹动态特性的描述.本文基于一个更为灵活的语音描述统计框架—广义DDBHMM,提出了一个具体的多项式拟合语音轨迹模型,以及新的训练和识别算法,更好地刻划了真实的语音特性.本文还给出了一种有效的剪枝算法,得到一个实用化模型.汉语大词汇量非特定人连续语音识别的实验表明,这种剪枝的多项式拟合语音轨迹模型以较少的计算量明显改善了识别系统的性能.     

智能机器人语音识别技术

给出了一种由说话者说出控制命令,机器人进行识别理解,并执行相应动作的实现技术。在此,提出了一种高准确率端点检测算法、高精度定点DSP动态指数定标算法,以解决定点DSP实现连续隐马尔科夫模型CHMM识别算法时所涉及的大量浮点小数运算问题,提高了定点DSP实现的实时性、精度,及其识别率。     

基于HMM和PNN的混合语音识别模型

基于隐马尔可夫模型(HMM)和改进后的概率神经网络(PNN)模型提出了一种用于语音识别的混合模型,该模型首先利用HMM生成最佳语音状态序列,然后对最佳状态序列进行时间规整,最后通过PNN神经网络进行分类识别。给出了HMM参数训练及时间规整的算法。实验结果表明这种模型比HMM具有更好的识别效果。     

基于VC++的汽车语音驾驶助手的设计与实现

在VC++的编程环境下设计了一个小词汇量孤立词非特定人的汽车语音识别系统,系统中的识别词汇都是汽车驾驶员在驾驶过程中可能做的一些手控操作.语音预处理采用的是改进后的端点检测算法.实验分析时,在测试数据中加入噪声库(NoiseX-92)中的车内噪声来模拟汽车驾驶环境,并提出随机映射梅尔频率倒谱系数来增强噪声环境下系统的鲁棒性.测试数据表明,使用随机映射特征参数使得系统的抗噪声能力得到了很大的提升.     

神经网络与HMM构成的混合网络在语音识别中应用的研究

隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）技术是语音识别中应用较为成功的算法，但它的缺点影响了其精度、速度、硬件实现和推广应用。神经网络（ＮＮ）具有并行性、强的分类能力和易于硬件实现等优点。将ＮＮ与ＨＭＭ相结合构成混合网络，能克服ＨＭＭ与ＮＮ的缺点，保留双方的优点。本文详细评述了目前在语音识别中应用的由ＨＭＭ和ＮＮ构成的四种混合网络。通过对其结构、识别性能和特点的分析，可以看出ＨＭＭ和ＮＮ构成的混合网的性能明显优于     

语音识别HMM中引入帧间相关信息的一种参数化模型

虽然隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）是当前最为流行的语音识别模型，但由于一般都采用了状态输出独立假设，因此存在着不能描述语音现象中时间相关性的固有缺陷，本文提出的新模型对语音状态输出特征矢量序列的静态和动态特性信息分别进行参数化建模，然后将它们结合在一起，由此在基于段长分布的ＨＭＭ（ＤＤＢＨＭＭ）中引入了帧间相关信息，这种上引入帧间相关信息的ＨＭＭ能够更为精确地描述真实的语音现象。本文在给出新模型的框架后     

基于中英文数字语音登陆系统的仿真研究

为了方便学生使用中文或英文说出学号与名字登录注册系统,设计了中英文数字语音登录系统。采用MFCC(Mel频率倒谱系数)作为语音特征参数,在隐马尔可夫模型HMM(HiddenMarkovModel)框架下建立了基于语音识别开发工具包HTK的中英文连续数字语音识别系统,包括对语音信号的预处理、特征参数的提取,识别模版的训练,最后送到识别器进行识别。通过建立中文、英文和中英文混合训练集和测试集声学模型,并得到了较高的识别率,从而加强多媒体注册系统的稳定性和鲁棒性。     

多带抗噪声语音识别算法研究

根据Flether等人的研究,基于感知独立性假设的子带识别方法被用于抗噪声鲁棒语音识别。本文拓展子带方法,采用基于噪声污染假定的多带框架来减少噪声影响。论文不仅从理论上分析了噪声污染假定多带框架在识别性能上的潜在优势,而且提出了多带环境下的鲁棒语音识别算法。研究表明：多带框架不仅回避了独立感知假设要求,而且与子带方法相比,多带方法能更好的减少噪声影响,提高系统识别性能。     

家电控制系统的语音关键词识别算法研究

介绍了一种适用于家电控制系统的语音关键词识别算法.算法包括对关键词的搜索与确认两部分.通过对关键词和非关键词分别建立模型,建立起一个并行识别网络.使用帧同步的Viterbi算法在网络上搜索关键词.为使关键词的识别结果精确,在对支持向量机(SVM)的原理进行简要分析后,提出将SVM作为分类器对基于HMM的最大似然搜索结果进行关键词确认.实验结果显示,联合采用HMM和SVM的关键词语音识别混合算法具有较高的性能.     

全音节连续汉语语音识别的研究

在大词汇量连续汉语语音识别的研究中，我们根据汉语语音自身的特点，选用全音节作为识别单元，与音对文法相结合，以期达到实现大词汇量语音识别的目的．实现连续语音识别时，不需预先切分音节，而使用帧同步型网络搜索算法并在搜索中予以音长控制，用180句未训练过的任意词组成的无文本约束的连续语句对系统进行测试评估，获得了40.40％的音节识别率．     

一种适于非特定人语音识别的并行隐马尔可夫模型

为了适合非特定人语音识别,提出了一种由多条并行马尔可夫链组成的并行HMM(Parallel Hidden Markov Model,PHMM),从而融合了基于分类的语音识别中为各个类别建立的模板,提高了识别性能,各条链之间允许有交叉,使得融合的多模板之间存在状态共享,同时PHMM可以在训练过程中自动完成聚类,且测试语音的输出结果来自所有类别,无需聚类分析和类别判断,这些都减少了存储量和计算量,汉语非特定人孤立数字的识别实验表明,PHMM较之传统CHMM使识别性能及噪声鲁棒性都得到了改善。     

基于HMM和LVQ网络混合模型的语音识别方法

提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)和学习向量量化(LVQ)神经网络的语音识别方法.该方法先用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闻归正,最后通过LVQ神经网络进行分类识别.理论和实验结果表明,混合模型的识别率明显高于隐马尔可夫模型的识别率.     

用于连续语音识别的RBF-Gamma-HMM组合模型

本文提供了一个有特色的、易扩展的多模块ＲＢＦ－Ｇａｍｍａ神经网与ＨＭＭ组合的连续语音识别模型,兼有ＲＢＦ网表达音元空间、Ｇａｍｍａ综合时序相关信息、ＨＭＭ作音元时间集成和扩展等功能,以实现功能互充本模型为基础,将本文提出的各咎改进分类的学习算法用于特定人连续数字语音识别,其字正识率达到９８．９％,串正识率达到９４．８％。