基于DTW 和EMD的孤立词语音识别研究

针对语音识别过程中环境噪声干扰大的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)与动态时间规整 (DTW)相结合的孤立词识别算法。该方法利用EMD 算法,首先将提取的性能不好的语音信号分解成若干个基本模函数(IMF),去掉原始信号中的干扰和噪声。然后,基于DTW 算法,采用短时过零率和短时能量对语音信号进行端点检测,提取语音特征参数后与参考模板进行匹配。将参考模板与待测模板之间的最短路径作为识别结果。仿真结果表明,该算法能够提高语音的识别效率和识别的正确率。     

基于平均路径长度的语音识别算法的研究与仿真

提出了一种基于平均路径长度的语音识别算法.采用的识别方法属于小词汇量孤立词语音识别,主要包括端点检测、特征提取和模式识别.首先,在对语音信号预处理的基础上,采用梅尔频率倒谱系数(MFCC)为特征参数提取算法,动态时间规整(DTW)作为识别算法;然后,结合基于平均路径长度的模板训练方法,即采用少量样本,通过计算平均路径长...     

基于神经网络的汉语孤立词语音识别

研究了基于神经网络的中文孤立词语音识别技术;将时间规整算法与神经网络相结合,组成一个混合级联神经网络语音识别系统. 在这个模型中,第一级是时间规整神经网络. 其作用是完成时间规整功能,从输入不等长的语音信号特征矢量序列中提取固定长度的特征矢量;然后将这组特征矢量馈入后一级BP网络完成语音识别. 利用该方法对小词表汉语孤立词进行语音识别实验,获得了98.25%的正确识别率. 实验结果表明,该系统不仅利用神经网络解决了语音识别中的时间规整难题,而且识别性能明显得到改善,识别率和训练速度均优于采用线性时间规整的神经网络语音识别方法.     

语音识别中DTW特征匹配的改进算法研究

采用基于动态规划方法的动态时间归正技术DTW(Dynamic Time Warping),可成功解决语音信号特征参数序列比较时时长不等的问题.在基于DTW的特征匹配用改进的动态时间归正方法将模板特征序列和语音特征序列进行匹配的基础上,比较两者之间的失真,得出识别判决的依据.实验表明,改进后的算法在孤立词语音识别中获得了良好性能.     

语音识别技术在楼宇自控系统中的应用

随着语音识别技术的发展,孤立词、小词汇量的语音识别系统在日常生活中得到广泛应用,本文提出了一种基于DSP的孤立词实时语音识别系统,并将动态时间规整技术运用到识别算法中。根据楼宇控制系统的特点,结合BACnet网络协议,把系统设计成BACnet设备的一个嵌入式子系统,从而把语音识别应用到楼宇控制系统中。结合了系统硬件速度快、算法高效的特点,实现了对楼字更加实时、方便的控制。     

用窗口法在小存储器中实现DTW算法

动态时间规整DTW算法是一种运用动态规划原理计算时间矢量相似度的方法，在语音识别等领域有着广泛的应用。窗口法是针对DTW算法的特点，采用了动态高效的空间管理办法，解决了通常的DTW算法需要存储一个较大的矩阵，因而在存储空间有限的硬件系统中难以实现的问题，窗口法已经在实际系统中得到了应用。     

基于汉语声母韵母发音模型的语音识别

每个汉字的发音都是由声母、韵母两部分构成的，声母部分发音时音短，信号变化剧烈；而韵母部分发音时间长、信号相对比较平稳。传统的孤立字识别方案是以线性预测系数作为语音模型系数，用动态时间弯折算法进行模式匹配，但它不完全适用于汉语的单音节识别。本文中利用语音信号相邻帧间LPC距离的变化进行声母、韵母分割，并根据声母、韵母的不同特性分别建立模式，提高了声母部分在整个音节模式中的比重，同时大幅度降低了模式的数据量，实验结果表明，汉语单音节的识别速度较传统的PLC/DTW算法提高一倍以上，识别正确率达到95%。     

基于DSP的语音识别系统设计

系统以16位数字信号处理器TMS320VC5502为核心,采用音频Codec芯片TLV320AIC23对语音信号进行采集和编码转换,通过端点检测、特征参数提取、DTW算法等关键技术实现特定人、小词汇量、孤立词的语音识别,最终根据LED闪灯次数检测数字0～9的识别结果。     

基于DSP的嵌入式语音识别系统的研究与实现

设计并实现了一个特定人、孤立词和小词汇量的嵌入式语音识别系统.系统硬件的核心芯片采用普遍使用的16位定点DSP芯片TMS320VC5416,软件上主要采用动态时间规整算法来实现语音识别.给出了系统整体的软硬件框架,并比较和分析了分别将线性预测倒谱参数和美尔频标倒谱参数作为语音特征参数时系统的性能,为语音识别的嵌入式应用提供了参考依据.     

基于动态时间规整算法的一维距离像雷达目标识别方法

针对高分辨率雷达一维距离像(HRRP)的目标识别问题,提出了一种基于动态时间规整(DTW)算法的雷达目标识别方法.该方法利用HRRP具有反映目标结构分布和几何形状的特性,通过角域划分建立各类目标姿态模板数据库,使用DTW算法估计HRRP与目标模板库中不同HRRP的相似度,选择最大相似度对应的目标模板作为目标识别的结果.仿真实验结果表明该方法的有效性和鲁棒性.     

基于动态阈值和DTW的ECG身份识别算法

人体心电信号(ECG)虽然是非稳态时变信号,但现有研究表明其可以作为一种新型的生物识别特征用于对识别分辨率要求不高的应用场合,或与传统生物特征相结合来提高识别性能。本文给出了一种能针对不同实验对象动态设定阈值以提取典型波形,并利用加权动态时间弯曲法(DTW)进行ECG身份识别的算法。在模板登记阶段,首先对经去噪处理的一段ECG波形进行R点检测,然后通过动态阈值设定得到一段典型的包含完整心电周期信息的心电波形,最后将其作为模板波形存入用户模板库。在身份识别阶段,基于前述经动态设定的阈值进行心电波形选择,实时提取测试波形,然后基于经长度加权的DTW算法进行测试波形和模板波形的相似度计算,最终实现用户身份识别。     

基于Labview平台的与文本有关的说话人辨认系统的实现

在LABVIEW平台上，通过声卡获得语音信号，设计了以美尔频率倒谱系数及其差分作为语音识别的特征参数，通过动态时间规整算法来识别的与文本有关的说话人辨认系统．     

多维标度法在地震动空间特性分析中的应用

为寻找适于工程应用的空间地震动输入合理性的判定工具,提出了一种将多维标度法（MDS）和动态时间弯曲距离（DTW）相结合揭示空间地震动相关结构的方法。该方法可将多点地震动数据的差异转化在一个低维空间内,从而通过各点地震动在该空间内对应的位置反映空间地震动台阵数据之间的差异。较传统的方法,该方法具有较好的直观性且有利于挖掘地震动数据间的潜在关联,利用该方法在对某次地震的台阵记录以及相应合成人工波的分析中取得了较好的效果。     

基于DSP的语音识别系统的设计与实现

一种基于定点数字信号处理器TMS320VC5402的实时语音识别系统。能够实现非特定人、小词汇表、孤立词的语音识别。系统以线性预测倒谱参数为特征参数,采用动态时间归整识别模型,在小词汇量特定人条件下,该系统的正识率可达到98%以上,在非特定人情况下正识率在93%以上。     

基于非线性取值DTW算法的鲁棒性语音识别系统

提出了一个在噪声环境下高效的语音识别系统。针对端点检测,提出了基于平滑函数的检测方法,从而提高了利用短时能量算法的检测精度。运行频谱滤波器方法在能量频谱和对数频谱用了两次带通滤波器减少噪声,在对数频谱内用倒谱均值相减的方法去除卷积噪声,从而减少了计算量。对于普：i~DTW（DynamicTimeWarpin）算法得到某个测试语音与该语音所有的参考语音相似值,应用一个非线性中值滤波器取中间某个值的方法来进行识别,从而提高了DTW算法的识别精度。利用少量参考语音,实现了高于HMM的识别精度同时又减少了训练的花费时间。     

基于深度信息的动态手势识别算法

针对目前手势识别方法计算复杂、特征量提取不可靠等问题,提出基于Kinect传感器深度信息快速动态手势识别算法。通过Kinect的深度摄像头获取深度图像,利用阈值分割法对深度图像进行预处理;结合深度信息,利用OpenCV函数库来提取前景;选用动态时间规整(dynamic time warping)算法计算测试行为模板与参考行为模板之间的相似度以实现样本的分类;最终结合OpenNI和OpenCV,在VS2010环境下实现了该算法。与其他算法相比,该算法改进动态手势特征的提取方法和分类过程,能够快速跟踪手部,有效分割手势。实验结果表明,本方法对具有时空特性的动态手势有很高的识别率,在不同光照和复杂背景下具有较好的鲁棒性。     

基于遗传算法的旋律匹配模型研究

基于内容音乐检索(MIR)以其简捷、直观的检索方式成为模式识别、信号处理等领域研究的热点之一.在MIR问题中,特征的选择、表示和匹配是核心技术.在研究分析音乐物理及感知特征的基础上,以旋律作为主要特征,通过基音提取和动态阈值分割音符算法,为待检索音乐数据集和输入音乐样本建立了旋律表示模型;应用遗传算法对齐模板,修正哼唱输入个体差异,以提高检索精确度;融合欧式距离和动态时间扭曲(dynamic time warping,DTW)相似度实现度量匹配模板,以加强容错和泛化能力.实验表明,算法的速度及精度可良好地满足哼唱系统的要求,并可扩展应用于相似的系统.     

动态时间错位理论及应用研究

将动态时间错位（DTW）理论运用于分析和处理间歇反应过程中批次轨迹不同步问题，在间歇反应过程中，由于批次与批次之间物理特性和约束的影响，批次轨迹常常具有持续时间不同步的特点，如果要用统计的方法分析和比较2个批次轨迹的数据特征，首先必须使2个批次的持续时间长度保持一致，动态时间错位（DTW）理论可适时转换、扩张或压缩2个批次轨迹的局部模式特征，取得2轨迹之间的最短距离和最优同步路径，使2批次轨迹实现同步化。