基于改进DTW的机器人语音指令识别系统研究

动态时间规整(Dynamic Time Warping)是语音识别中的一种经典算法,该算法简单有效,在实现孤立词识别系统中得到了广泛的应用。为了提高机器人语音识别系统的识别率和识别速度,文中采用了一种改进的DTW语音识别算法。在MATLAB 7.0环境下,对改进的语音端点检测和改进的DTW算法进行仿真实验,实验证明改进的算法提高了识别率,并且减少了识别所用的时间;将该算法移植到机器人上,在安静的环境下进行试验,结果表明机器人能准确而又快速地识别语音内容。最后,得到了改进的语音识别算法能够有效提高识别率和识别速度的结论。     

基于改进DTW的机器人语音指令识别系统研究

动态时间规整(Dynamic Time Warping)是语音识别中的一种经典算法,该算法简单有效,在实现孤立词识别系统中得到了广泛的应用.为了提高机器人语音识别系统的识别率和识别速度,文中采用了一种改进的DTW语音识别算法.在MATLAB 7.0环境下,对改进的语音端点检测和改进的DTW算法进行仿真实验,实验证明改进的算法提高了识别率,并且减少了识别所用的时间;将该算法移植到机器人上,在安静的环境下进行试验,结果表明机器人能准确而又快速地识别语音内容.最后,得到了改进的语音识别算法能够有效提高识别率和识别速度的结论.     

语音识别中DTW改进算法的研究

动态时间规整DTW是语音识别中的一种经典算法。对此算法提出了一种改进的端点检测算法,特征提取采用了Mel频率倒谱系数MFCC,并采用计算量相对较小的改进的动态时间规整算法实现语音参数模板匹配,能够实现孤立词、特定人、小词汇量的语音识别,并用Matlab进行了算法仿真。试验结果表明,改进后的算法能够有效地提高系统对语音的识别率。     

一种新的基于LBG和DTW的模板训练算法

提出了一种新的基于LBG和DTW结合的模板训练算法,包括模板训练、初始模板设置、空子集处理三个部分,能够完整、有效地解决语音识别中模板训练的问题。该算法实现了语音信号特征矩阵的聚类及其质心的生成,使孤立词语音识别系统更好地适用于非特定人的情况,提高了系统对训练集外说话人语音的正确识别率。设计、实现了一个识别系统,模板训练中较快的收敛速度和系统较高的识别率验证了算法的优良性能。     

基于国产蓝牙芯片FR8016HA的语音识别系统

本文介绍了语音识别系统芯片国产替代方案的实现.语音识别系统的硬件核心芯片采用富芮坤FR8016HA,系统接收由移动端通过蓝牙发送来的音频信号,之后对语音信号进行识别,最终将识别结果呈现到LCD显示屏上,实现人机交互.语音算法采用改进的DTW模板匹配法,通过测试,本系统语音识别正确率可达82％.     

基于DTW和HMM算法的语音识别系统对比研究

论文在语音信号分析的理论基础上,研究了基于模型补偿的识别算法,对比了语音识别最常用的两种算法:动态时间归整算法(DTW)和隐马尔可夫算法(HMM),并针对两种算法的不足进行了改进。基于改进后的算法在MATLAB环境下搭建了孤立词语音识别系统,提高了识别率,节省了运行时间。     

改进型蚁群算法的语音动态规划研究

针对语音识别中动态时间规整(DTW)对语音端点检测精确性过度依赖、识别时间长及识别效率低等问题.为提高语音识别精度和效率,采用改进型的蚁群算法来处理动态时间规划间题,核心是对基本蚁群算法采用自适应的挥发系数,动态信息素更新策略.用新的状态转移规则以及最优的蚂蚁参数选择等改进方法,使能在较短的时间内能寻找到最佳路径,提高执行效率.仿真实验分别测试了传统DTW算法和基于改进蚁群算法的DTW算法的识别率,结果表明,新算法的全局搜索能力、准确性都优于传统的DTW算法,能有效的提高语音识别系统的效率.     

基于语音识别系统中DTW算法改进技术研究

动态时间规整(DynamicTimeWarping)是语音识别中的一种经典算法,由于算法简单又有效,因此在实现孤立词识别系统中获得了广泛的应用,但仍然存在一些不足,本文从提高识别率和识别速度入手提出对DTW算法进行改进研究,以达到更满意的语音识别效果。     

在孤立词语音识别中动态时间规正的改进算法

动态时间规正（Dynamic Time Warping）是语音识别中的一种经典算法,算法简单有效,因此在实现孤立词识别系统中获得了广泛的应用。提出一种DTW的改进算法,采用两次在时间域上的规正,使计算程序简洁规范,计算量减少。经实验验证,改进DTW算法在不降低识别率的前提下,提高了识别速度,提高了系统的实用性。     

一种基于联合得分的孤立词语音识别系统

介绍了一种基于联合得分的实时孤立词语音识别系统。在识别阶段，通过内插向最得到两种改进的DTW算法，并且和基本的DTW联合起来对语音进行识别，得出各自的识别结果，最后把所有的结果联合起来得到最终的识别结果。通过在TI46语音库和实时运行的实验表明，系统在低信噪比的环境下和实时运行的环境中，都可以获得比一般只应用DTW算法的识别系统更高的识别率。     

内窥镜自动定位语音识别系统

提出一种基于特定人的内窥镜自动定位语音识别系统,通过识别特定医生的语音控制口令实现内窥镜的定位,为手持内窥镜操作提供更加智能化的解决方案。在识别算法上提出了参考模板归一化平均的动态时间规划（Normalized Average-Dynamic Time Warping,NA-DTW）算法,可获得更高的识别率,系统以片上Windows?CE操作系统和ARM作为系统的软硬件平台。实验通过对10个不同测试人的共1 250组测试数据进行识别检测,NA-DTW算法与传统DTW算法相比,识别率从96.6%提高到99.76%,运算时间从469 ms缩短到241 ms。验证了NA-DTW算法可以完成基于特定人、孤立词的语音识别功能,并满足嵌入式系统中的实时检测条件。     

自适应语音识别算法仿真研究

研究语音识别准确性优化问题,针对目前由于不同说话人语音存在差异,实现语音词汇识别难,造成识别率较低等.为了解决上述问题,提出了一种新的自适应的短语音孤立词识别算法并加以实现.算法主要根据提取梅尔倒谱系数和动态时间弯折的模板匹配的优点,首先对输入语音信号进行端点检测,可以较好地对特定人的孤立词进行识别.同时算法给出了MFCC参数提取,对端点检测效果进行性能分析与评价.采用Matlab工具实现了语音识别系统,并设计了良好的人机交互界面,系统能够快速处理输入的语音,比较了不同人声音情况下的识别率.实验结果表明算法具有非常高准确的识别效果.     

嵌入式语音识别系统中的DTW在线并行算法*

为提高语音识别系统的实时性,利用动态规划和并行计算思想,提出一种适用于嵌入式语音识别系统的DTW(动态时间规整)在线并行算法。通过分析标准DTW及其主要衍生算法,对DTW算法的数据结构进行改进以满足在线算法要求,在寻找最佳路径过程中动态连续地分配和释放内存或预先分配固定大小的内存,并将多个关键词的DTW计算分布到多个运算单元;最后汇总各运算单元的结果得到识别结果。实验表明,该算法比经典DTW降低了内存使用和识别时间,并使语音识别的实时系数达到1.17,具有较高的实时性。     

一种新的基于并行分段裁剪的DTW算法

通过对DTW算法的研究,提出了一种并行分段裁剪的新方法,在减少DTW算法运算量方面有显著效果,并将其用于一个地名识别系统中,经测试,可以明显缩短识别时间,具有很强的实时性,有较高的识别率,适合作为小型语音识别产品的主要算法。     

基于信息融合的短语音说话人识别方法研究

针对短训练语音的说话人识别系统,提出一种基于决策层融合的识别算法。识别时运用经验模式分解法对语音信号进行处理,对获取的固有模态函数分量提取语音特征序列,分别进行匹配,通过决策层融合算法,将所得的匹配结果与传统独立识别结果相结合,最终输出识别结果。利用信号分解的方法,实现待测语音信号的重复识别,同时采用决策层融合算法优化识别结果,从而在短训练语音情况下,使系统的识别率得到保障。实验结果表明,该算法在短训练语音识别系统中的识别效果优于传统方法。     

基于语音合成的机器翻译机器人设计

针对传统翻译机器人在嘈杂环境下无法准确识别语音,导致机器翻译效果不佳的问题,提出设计一个基于语音合成的机器翻译机器人。首先,采用翻译机器人语音系统中的语音硬件设备进行语音数据采集;然后通过语音信号预处理方法分别进行数据预加重、分帧加窗和端点检测;之后利用语言模型进行语音信号特征提取;最后对翻译机器人语音进行编码处理,以实现精准识别。实验结果表明,在采样频率为800 Hz的声卡录音实验中,改进的双门限算法进行端点检测的所用时间仅为0.17 s,识别率高达96.78%,对比于现有的双门限算法的所用时间低了4.78 s,识别率高出了33.36%。在语音识别系统测试中,本系统对合成语音的识别率保持在90%及以上,识别率较高。由此说明,本系统进行语音识别的所用时间更短,检测正确率更高,为翻译机器人语音交互提供了有效的数据支撑。     

基于DSP5416芯片的语音识别系统

本文主要论述了一种小词表语音识别系统的硬、软件设计方法。系统以DSP5416为硬件平台,采用非线性美尔刻度倒谱参数(MFCC)为特征参数提取算法,动态时间规整(DTW)作为识别算法,实现了语音识别系统的设计。实验结果表明平均语音识别率不低于90%,取得良好的识别效果。     

基于DSP5416芯片的语音识别系统

本文主要论述了一种小词表语音识别系统的硬、软件设计方法。系统以DSP5416为硬件平台,采用非线性美尔刻度倒谱参数（MFCC）特征参数提取算法,动态时间规整（DTW）作为识别算法,实现了语音识别系统的设计。实验结果表明平均语音识别率不低于90％,取得良好的识别效果。     

基于DSP的穿戴式动作传感器的手势识别

针对基于加速度传感器的手势识别算法实时性的需求以及识别算法性能的问题,提出了一种集加速度、地磁信号于一体的6轴AMI602动作传感器的手势识别系统:在硬件方面,运用无线方式进行传感器数据的采集,用DSP(TMS320F2812)强大的处理能力实现手势识别算法,增强了其系统识别的实时性;在算法方面,将提取的加速度特征值做动作姿态投影,得到新的加速度特征值,运用动态时间规整(DTW)算法进行模板匹配,提高了动作识别算法的性能.经过在DSP系统上实机验证,该方法在识别率和延时上都较以往方法有显著的提高.     

基于SoPC的孤立词语音识别系统的设计

采用SoPC方法,实现了基于动态时间规整(DTW)算法的孤立词语音识别系统,该系统可以作为电器系统的语音命令控制模块使用。考虑嵌入式系统的特点,对端点检测算法和模式匹配算法进行了选择和调整。实验表明,该语音识别系统运行速度和识别准确性能够适应语音控制的要求。SoPC设计方式灵活,适合对系统进行改进升级。