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...     

基于改进DTW的彝语孤立词识别研究

彝语的语音识别与处理是语音信号处理领域的一个新方向.本文在深入分析彝语特点的基础上,对用于汉语孤立词识别的经典端点检测算法进行了改进.探讨了动态时间规整算法(Dynamic Time Warping,DTW)和高效动态时间规整算法(Efficient DTW,EDTW)在彝语孤立词识别中的应用,并提出了两种新算法:基于音节个数的动态时间规整算法(Syllable Number Based Improved DTW,SDTW)和基于音节个数的高效动态时间规整算法(Syllable Number Based Improved EDTW,SEDTW),对特定的彝语语音信号进行识别.实验结果表明,所提出的两种新算法分别在信号识别率和识别时间上比经典算法优越.     

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。     

语音特征匹配的图像配准方法

为了解决传统DTW算法准确度和效率不高的问题,提出了一种基于图像配准方法的语音特征匹配算法.该方法将MFCC参数映射为二值图像,并通过引入图像配准的方法进行模板匹配,达到了语音特征匹配的目的.实验结果表明,与传统的DTW算法相比,该方法的准确率、召回率和算法执行效率有了明显的提高.     

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.     

基于支持向量机的非特定人孤立数字语音识别

为了识别一组非特定人、不连续的数字语音信号,本文提出了一种基于支持向量机理论的语音信号识别算法．具体过程主要包括训练过程和识别过程．其中训练过程为：先使用预先建立起来的语音库对选定的支持向量机进行训练,得到一组与该语音信号相关的支持向量;在识别过程中,首先获取被测语音信号,并根据MFFC理论提取特征向量,然后使用训练后的支持向量机进行识别．此外,还提出使用短时区域能量谱的方法对语音信号进行端点检测．结果表明,与目前流行的隐马尔可夫算法比较,本文算法具有识别速度快、准确率高等优点．     

基于经验模式分解的语音端点识别方法

提出一种基于经验模式分解（EMD）的语言端点识别方法.该方法对带噪语音信号进行EMD分解得到一组固有模态函数（IMF）,采用短时过零率估计其平均瞬时频率.根据语言信号特定阶IMF平均瞬时频率的特征,将平均瞬时频率低且变化缓慢的语言帧作为周期性强的浊音段,而平均瞬时频率高的语言帧判别为清音段,组合处理后的结果最终得到语音段数据.数值仿真和实验结果表明,该方法在语音信号受噪声污染比较严重的情况下能够有效识别语音端点.     

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.     

一种基于改进能零法的连续语音端点检测方法

端点检测是语音识别和语音情感识别系统中极其关键的一步,其检测的效果直接关系到后续的参数计算和识别的结果.在分析了经典的基于短时能量和短时过零率的端点检测算法(能零法)的基础上,总结了其不足之处,并提出了改进的方法.改进后的算法通过对相邻两帧信号的短时能量正向做差来确定语音信号的起始点,反向做差来确定语音信号的终点;并且利用信号与背景噪声的短时过零率之比来修正语音信号的终点.MATLAB仿真结果表明,改进后的算法具有很好的端点检测效果.     

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。     

Speech-stream detection in short-wave channel based on empirical mode decomposition and higher-order statistics

To capture the presence of speech embedded in nonspeech events and background noise in short-wave non-cooperative communication,an algorithm for speech-stream detection in noisy environments is presented based on Empirical Mode Decomposition (EMD) and statistical properties of higher-order cumulants of speech signals.With the EMD,the noise signals can be decomposed into different numbers of IMFs.Then,the fourth-order cumulant (FOC) can be used to extract the desired feature of statistical properties for IMF components.Since the higher-order cumulants are blind for Gaussian signals,the proposed method is especially effective regarding the problem of speech-stream detection,where the speech signal is distorted by Gaussian noise.With the self-adaptive decomposition by EMD,the proposed method can also work well for non-Gaussian noise.The experiments show that the proposed algorithm can suppress different noise types with different SNRs,and the algorithm is robust in real signal tests.     

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。     

基于元音模板匹配的声效多级检测

针对鲁棒语音识别中的声效模式检测问题,提出了一种分级检测方法. 首先使用整体谱特征训练高斯混合模型来判定语音信号是否耳语. 对于非耳语的语音信号,通过声学界标点检测来获取信号中的元音段,然后通过元音模板匹配来确定语音信号具体的声效模式. 在863-test测试集上进行的声效检测实验结果显示,除耳语识别精度略有下降外,其他4种声效模式的识别精度均有大幅度的提高. 实验结果表明了将语音信号整体特征与局部元音特征相结合在声效检测中的有效性.     

基于模板匹配和镜像延拓的两阶段经验模态分解算法

针对传统经验模态分解算法存在的端点效应问题,提出了一种适用于脉搏信号分析的基于模板匹配和镜像延拓的两阶段经验模态分解算法。依据脉搏信号的类周期特征,首先识别其特征信息,分离出单一心动周期内的脉搏信号;然后使用信号相干平均技术获取脉搏信号模板,依据模板将首尾端点处的脉搏信号扩展至整个心动周期;最后采用镜像延拓方法对扩展后的脉搏信号进行经验模态分解。实验结果表明,扩展后的脉搏信号能够较好地模拟原信号首尾端点处的变化趋势,因此新算法能够有效抑制传统经验模态方法存在的端点效应问题,适用于诸如脉搏信号等具有类周期特征的生理信号分析。     

经验模态分解在直升机谱特征提取中的应用

为了更有效地提取直升机辐射噪声的频谱特征,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的特征提取算法.仿真研究表明EMD具有突出信号局部特征且余量可表征信号变化趋势的特性,该算法将目标辐射噪声的频谱构成和EMD的特性相结合,将EMD应用于变换域(信号频谱序列)信号分析,有效的实现了信号连续谱的提取.相比于平滑滤波器法须人为选择最优的α值,且提取的连续谱有滞后性的不足,文中所示方法可自适应的提取信号的连续谱,且在准确无滞后地估计连续谱的同时,对线谱有一定的"增益",为后续的目标识别提供更全面的信息.     

基于小波降噪的短波通信信号协议识别特征提取算法

利用特征波形匹配来识别短波通信信号协议是简单有效的方法,但易受噪声干扰,影响其有效性.而低信噪比是短波信道特征之一,为此引入小波降噪来构造具有优良抗噪声干扰性能的协议识别特征,以减小噪声对特征波形匹配度的影响.文章提出了一种新的协议识别特征提取算法,该算法通过统计不同信噪比条件下小波系数的波动性,实现了特征波形与待识别信号波形小波系数的合理取舍,并采用取舍后小波系数的匹配度作为识别特征.仿真结果表明,该识别特征能有效减小噪声干扰影响,在低信噪比条件下优势突出.     

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．     

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。