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基音检测作为语音信号处理的重要手段,被广泛地应用于语音的合成、编码及识别等一系列语音信号处理技术问题。基音检测的准确性对于要求极高的语音识别、合成、分析、压缩编码等等都有重要的意义。该文用自相关函数法、平均幅度差函数法和倒谱法这三种常用的基音检测方法,运用MATLAB编程实现,对语音信号的基音周期轨迹图进行了比较分析,并由此得出和倒谱法进行语音信号基音的检测更为精确。 相似文献
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目前语音识别中所用的计算机技术由于依据的理论的局限性,造成识别过程复杂化、使用范围狭窄、难以广泛实用化的困境。本文提出一种新的语音识别理论——状态空间法,以期找到一种解决上述问题的新途径。 相似文献
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近年来,随着我国科学技术的不断深入与发展,神经网络逐渐与语音识别技术联系的越来越密切。在传统的语音识别技术中,模板匹配法是其主要的操作方法,而在现代的语音识别技术中,神经网络已成为主要的发展趋势。神经网络技术主要模拟了人类的神经元活动原理,将人类所特有的自主学习、想象能力综合到了语音识别系统中,为语音识别的发展开辟了一条新的途径。本文我们将综合具体事例简要分析深度学习神经网络与语音识别系统的结合。 相似文献
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由于工作条件与环境等限制,语音识别在工业生产和日常生活中应用不成熟。基于MFC(microsoft foundation classes)和SI4432无线数据传输终端,完成了电机组语音控制系统设计,该系统由上位机语音识别软件、无线数据传输终端和电机组控制电路组成。针对语音误识和环境嘈杂引起的控制命令错误问题,使用了关键字模糊提取法和无线自组网方式。控制命令从语句中提取,克服了只识别特定命令的缺陷。实践结果表明,该系统的语音识别准确率大于95%,控制命令的提取、传输,以及电机组转速和状态均达到预期效果,具有很好的应用前景。 相似文献
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人类的语音情感变化是一个抽象的动态过程,难以使用静态信息对其情感交互进行描述,而人工智能的兴起为语音情感识别的发展带来了新的契机。从语音情感识别的概念和在国内外发展的历史进程入手,分别从5个方面对近些年关于语音情感识别的研究成果进行了归纳总结。介绍了语音情感特征,归纳总结了各种语音特征参数对语音情感识别的意义。分别对语音情感数据库的分类及特点、语音情感识别算法的分类及优缺点、语音情感识别的应用以及语音情感识别现阶段所遇到的挑战进行了详细的阐述。立足于研究现状对语音情感识别的未来研究及其发展进行了展望。 相似文献
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主要内容是建立一种基于RBF神经网络的语音识别系统,探讨RBF神经网络在语音识别中的应用.利用有序聚类算法对语音信号进行时间归整,构建一个RBF神经网络,采用自适应的方法确定网络隐节点的个数,用线性最小二乘法确定隐层到输出层的权值,用语音信号的LPCC参数的训练和识别.在Matlab中完成实验,语音信号的识别率达到85%,并且还有很大的提升空间.实验表明RBF神经网络在语音识别中有发展的前景. 相似文献