改进共振峰提取的语音端点检测

语音端点检测是语音信号预处理的重要一步,其准确度对语音合成和语音识别系统的性能起着决定性的作用.根据共振峰谐波能量特征,提出一种采用图像处理技术处理语谱图的语音端点检测算法.首先去除了语谱图中的周期性干扰,然后进行滤噪与分割,最后利用高斯一阶差分滤波器提取共振峰和获取语音端点.实验结果表明,在不同信噪比的白噪声和多种突发性噪声环境下,与其他算法相比,该算法效果更好.     

一种基于共振峰恢复和Ｍellin变换的非特定人语音特征提取方法

针对非特定人语音识别中的声道长度归一化问题,首先研究一种能够去牛基音激励的,基于自相关估计的共振峰（Ｆormart) 频谱恢复方法,说明了不同说话人发同一元音时的频谱互为尺度化的关系,以及它们与同一说话人发不同元音时频谱的差别,然后结合具有尺度不变性的Ｍellin变换,提出了一种适用于非特定人的语音特征提取方法,在实难中,对从非特定人收集的２０个汉语元音,分别提取了其ＦＦＴ倒谱,Ｍel倒谱,ＦＦＴ－Ｍellin倒谱及本文Ｆormant-Mellin倒谱,并用一种很直观的Ｆ－roato分辨率准则进行了性能评价,结果表明,无论是对纯净的,还是对带附加白噪声的发音样本,本文由共振峰恢复和Ｍellin变换相结合得到的语音特征都具有较高的分辨率。     

网络语音同一性鉴定中的共振峰差异分析

语音同一性鉴定中共振峰的特征比对是认定同一的重要方法。司法鉴定中的语音检材大多来自于录音笔等电子设备,而网络语音的出现相对于通常的语音同一性鉴定是一种挑战。即时通信软件在传输网络语音的过程中为了保持网络传输的低带宽占用,对语音进行高比例的压缩,因此即时通信软件产生的网络语音的共振峰特征相对于原始语音会有变化。选取当前互联网社交领域常用的5款即时通信软件,通过实验分析出即时通信软件产生的网络语音与原始语音在共振峰特征上的差异。研究结果表明,不同即时通信软件在不同元音的共振峰特征上会呈现出变化差异,通过总结变化差异可以提高即时通信软件的网络语音同一性鉴定的准确率。     

基于共振峰增强的语音信号共振峰频率估计

针对线性预测方法提取语音信号共振峰频率的不足,提出了一种基于共振峰增强的共振峰频率估计算法,从而在不增加运算量的情况下使共振峰频率的提取更加准确.实验结果表明,该算法在5kHz内提取前五个共振峰的性能都很好.     

串并联结构共振峰语音综合系统

本文介绍了一种采用串并联结构的共振峰语音综合系统。该系统比一些采用专用硬件的语音综合系统具有调整容易、组态灵活、稳定性高等优点。另外，共振峰方法还可以构成一种经济的语音信息存贮和传输型式，减小存贮量和传输带宽。     

有效提取耳语音共振峰的改进方法

耳语音是噪声源激励,与正常音相比,其共振峰位置发生了偏移,带宽增宽。故采用传统的线性预测法提取耳语音共振峰时存在虚假峰问题。通过分析功率谱,提出了一种改进算法。根据极点功率不变的原则,利用极点交互因子修正共振峰的带宽,从而准确地提取出耳语音的共振峰。对汉语普通话单元音音素仿真实验的结果证明了该算法的有效性。     

语音信号共振峰频率估计的分段线性预测算法

基于分段线性预测算法估计语音的共振峰频率,运用多通道的滤波器组对语音的频段进行划分,然后选择合适的逆滤波器逼近不同频段的短时频谱,最后依据该逆滤波器估计共振峰频率。实验结果表明,与传统方法相比,该方法提高了语音共振峰频率估计时的分辨率与准确性,受噪声的影响较小。     

Laguerre滤波器在抗噪语音识别特征提取中的应用

为克服FIR滤波器存在的通阻带特性差、滤波器阶次高等缺点给语音识别系统带来的不利影响,采用Laguerre滤波器组代替过零峰值幅度特征提取中使用的FIR滤波器组进行前端处理。在仔细研究FIR滤波器参数确定方法的基础上,叙述了Laguerre滤波器原理及参数计算方法,并给出了计算结果。孤立词、非特定人语音识别实验结果表明,使用Laguerre滤波器不仅使识别系统抗噪性能优于使用FIR滤波器,而且滤波器阶数也大为下降。     

分布式语音识别参数提取的改进算法及实现

本文介绍了分布式语音识别系统,对该系统中参数提取算法做了两种改进,并用Microsoft Visual C 6.0验证这两种改进算法可以提高噪声环境下识别系统的正确识别率.     

一种RBF神经网络在语音识别中的应用

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.     

改进的MKM算法及其在语音识别中的应用

提出了一种用于矢量量化的改进的聚类算法,该算法在MKM(Modified K-Means)算法的框架的基础上,对初始码本的生成、失真测度的选择、非典型胞腔的处理等方面进行了改进,从而减少了原算法在能量和增益上对聚类结果的影响。并将该算法应用于波形编辑孤立字识别器,这种识别器直接对语音样本的时域波形进行训练和聚类,不需要提取语音参数,算法复杂度较低,加上提出的聚类算法失真测度简单易实现,对芯片的运算能力要求不高,非常适用于有低成本要求的语音识别器场合。通过中文元音字识别的实验证明,在相同码本尺寸下,运用改进后的聚类算法的识别器的识别率有所提高。     

一个面向语音识别的云南民族口音普通话语音数据库

介绍了一个以语音识别为目的的云南民族口音普通话语音数据库。当前,语音识别技术要走向实用必须解决用户情况多样性带来的鲁棒性问题,通常把这个问题简要地归结为“男女老幼”和“南腔北调”。作为民族文化大省的云南,共有25个少数民族,广大少数民族同胞在说普通话时明显带有地方民族口音,云南民族口音普通话语音识别研究是用户情况多样性研究的重要内容,而为之建立云南民族口音普通话语音数据库是该研究的重要基础和先决条件。     

深度学习神经网络在语音识别中的应用

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。     

抗噪声语音识别及语音增强算法的应用

提高语音识别系统的鲁棒性是语音识别技术一个重要的研究课题。语音识别系统往往由于训练环境下的数据和识别环境下的数据不匹配造成系统的识别性能下降,为了让语音识别系统在含噪的环境下获得令人满意的工作性能,该文根据人耳听觉特性提出了一种鲁棒语音特征提取方法。在MFCC特征提取之前先对含噪语音特征进行掩蔽特性处理,同时结合语音增强方法对特征进行处理,最后得到鲁棒语音特征。通过4种不同试验结果分析表明,将这种方法用于抗噪声分析可以提高系统的抗噪声能力;同时这种特征的处理方法对不同噪声在不同信噪比有很好的适应性。     

语音识别及自组织映射神经网络的应用

该文阐述了语音信号的特点,语音识别过程及技术,重点讨论了例谱技术及其在语音信号特征提取中的应用,并将自组织映射神经网络应用到语音识别中,提出了网络模型。     

小词汇量非特定人语音识别在嵌入式系统中的应用

给出了一个嵌入式小词汇量非特定人语音识别系统的方案，它基于单片微控制器加数字信号处理器（MCU＋DSP）架构，用离散隐马尔可大模型方法实现语音识别系统。该系统适应性强，可扩展性好，具有一定的实时性和语言无关性。当在算法上针对汉语普通话进行优化后，则能进一步提高识别汉语的准确性和实时性。     

一种适用于单片机的语音编码算法及应用

提出了一种采用自适应差分脉冲编码技术的语音压缩编码算法,压缩比为8:3,因其算法非常简单,可用单片机(如51系列)实现.此算法可用于低成本的单片机语音存储系统或语音传输系统.最后还给出了此算法在远距离语音信号传输中的应用实例,在此实例中采用的是C8051 F330单片机,在RS-422传输信道上实现了全双工远距离语音信号传输.     

语音情感识别的研究进展

总结了语音情感识别研究的主要成果,分析了带有情感的语音的特征,阐述了现有的几种从语音中提取情感的方法,并对其进行分析比较,指出了语音情感识别技术的可能发展趋势。     

一种新型的嵌入式语音识别机器人系统

本文探讨和研究了一种新型的基于嵌入式系统以及DSP的语音识别工业机器人系统。系统采用嵌入式 DSP的方案使机器人的性能、成本、可配置性和可扩展性达到一个更佳的平衡点,同时在语音识别方面采用了改进的MFCC方法进行语音特征提取以及采用基于K均值分段的HMM模型进行实时语音学习与识别使算法的实时性和可移植性提高。     

基于新型小波滤波器的语音识别特征提取方法

介绍一种基于新型小波听觉滤波器组的语音识别特征提取方法。按照人耳听觉临界频带带宽设计一组新型小波带通滤波器组,并详细计算给出构建新型小波滤波器所需要的尺度参数。采用SDA9000串行信号分析仪进行频谱分析,使用型号为MIC3000 Compact PCI Industrial Computer的LSP设备进行FPGA硬件仿真,使用协同神经网络进行模式识别,建立基于Matlab GUI的仿真界面,与高斯小波滤波器组模型所得仿真结果进行对比,从功率谱图和识别结果上进行分析,证明新型小波滤波器组具有更优的识别率和抗噪性。