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为了解决语音信号中帧与帧之间的重叠,提高语音信号的自适应能力,本文提出基于隐马尔可夫(HMM)与遗传算法神经网络改进的语音识别系统.该改进方法主要利用小波神经网络对Mel频率倒谱系数(MFCC)进行训练,然后利用HMM对语音信号进行时序建模,计算出语音对HMM的输出概率的评分,结果作为遗传神经网络的输入,即得语音的分类识别信息.实验结果表明,改进的语音识别系统比单纯的HMM有更好的噪声鲁棒性,提高了语音识别系统的性能. 相似文献
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针对当前关键词识别少资源或零资源场景下的要求, 提出一种基于音频自动分割技术和深度神经网络的关键词识别算法. 首先采用一种基于度量距离的改进型语音分割算法, 将连续语音流分割成孤立音节, 再将音节细分成和音素状态联系的短时音频片段, 分割后的音频片段具有段间特征差异大, 段内特征方差小的特点. 接着利用一种改进的矢量量化方法对音频片段的状态特征进行编码, 实现了关键词集内词的高精度量化编码和集外词的低精度量化编码. 最后以音节为识别单位, 采用压缩的状态转移矩阵作为音节的整体特征, 送入深度神经网络进行语音识别. 仿真结果表明, 该算法能从自然语音流中较为准确地识别出多个特定关键词, 算法易于理解、训练简便, 且具有较好的鲁棒性. 相似文献
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根据人类的听觉感知机理,提出了一种改进的基于多子带连续隐马尔科夫模型和BP神经网络融合的识别算法。 相似文献
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介绍实现语音识别系统的一些基本概念,对双门限端点检测过程用流程图的形式做详细介绍.该系统采用连续隐马尔科夫模型(HMM)进行建模,对实现过程遇到的三个基本问题进行分析并给出了解决方案.利用该系统对不同人的语音命令进行识别,准确率可达95%. 相似文献
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SOM结合MLP的神经网络语音识别系统 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种结合自组织特征映射(Self-organizingFea-tureMap,SOM)和多层感知器(MultilayerPerceptron,MLP)的神经网络语音识别系统,该系统有较好的识别效果 相似文献
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以提高汉语耳语的识别率为目的,提出了基于概率神经网(PNN)的语音识别系统。实验结果说明该方法提高了系统的识别率,大大缩短了识别时间,提高了整个系统的实时性。在小字库内得出的识别率为94.7%。 相似文献
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贾晶 《计算机光盘软件与应用》2012,(9):28-29
本文介绍了基于嵌入式操作系统Windows CE和ARM平台的语音识别系统,该系统使用了小波神经网络技术。系统使用S3C2410芯片进行控制和语音识别,使用SPCE061A芯片完成训练算法、语音信号特征提取,具有较好的可移植性,在小波神经网络算法的帮助下,系统有较高的识别率。 相似文献
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彭靓 《计算机光盘软件与应用》2012,(24):110+127
随着计算机技术的不断发展和信息技术的不断进步,各类智能机器也逐步进入到人们的生活中.语音识别是一种前景广阔、社会效益广泛、经济效益明显的技术,在快速发展的同时也不可避免地产生了一些问题.本文主要针对基于HMM和神经网络的语音识别系统进行了细致的分析,期待能对我国语音识别系统的研究和实践提供有效的借鉴和参考. 相似文献
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近年来在大词汇连续语音识别的研究取得了长足的进步,隐马尔柯夫模型(HMM)是连续语音识别的核心部分。但是HMM对语音信号的描述不完善,为此人们提出了很多替代模型,其中一类将语音信号描述为长度随机的特征矢量序列,称为随机分段模型(Stochastic Segment Models),简称为分段模型(SM)。该文将首先阐述分段模型的原理,并将分段模型和隐马尔柯夫模型进行比较,其次给出基于分段模型的识别和模型训练算法,最后给出实验结果并进行了讨论。 相似文献
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基于HMM和遗传神经网络的语音识别系统 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种基于隐马尔可夫(HMM)和遗传算法优化的反向传播网络(GA-BP)的混合模型语音识别方法。该方法首先利用HMM对语音信号进行时序建模,并计算出语音对HMM的输出概率的评分,将得到的概率评分作为优化后反向传播网络的输入,得到分类识别信息,最后根据混合模型的识别算法作出识别决策。通过Matlab软件对已有的样本数据进行训练和测试。仿真结果表明,由于设计充分利用了HMM时间建模能力强和GA-BP神经网络分类能力强等特点,该混合模型比单纯的HMM具有更强的抗噪性,克服了神经网络的局部最优问题,大大提高了识别的速度,明显改善了语音识别系统的性能。 相似文献
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基于DNN的低资源语音识别特征提取技术 总被引:1,自引:0,他引:1
针对低资源训练数据条件下深层神经网络(Deep neural network,DNN)特征声学建模性能急剧下降的问题,提出两种适合于低资源语音识别的深层神经网络特征提取方法.首先基于隐含层共享训练的网络结构,借助资源较为丰富的语料实现对深层瓶颈神经网络的辅助训练,针对BN层位于共享层的特点,引入Dropout,Maxout,Rectified linear units等技术改善多流训练样本分布不规律导致的过拟合问题,同时缩小网络参数规模、降低训练耗时;其次为了改善深层神经网络特征提取方法,提出一种基于凸非负矩阵分解(Convex-non-negative matrix factorization,CNMF)算法的低维高层特征提取技术,通过对网络的权值矩阵分解得到基矩阵作为特征层的权值矩阵,然后从该层提取一种新的低维特征.基于Vystadial 2013的1小时低资源捷克语训练语料的实验表明,在26.7小时的英语语料辅助训练下,当使用Dropout和Rectified linear units时,识别率相对基线系统提升7.0%;当使用Dropout和Maxout时,识别率相对基线系统提升了12.6%,且网络参数数量相对其他系统降低了62.7%,训练时间降低了25%.而基于矩阵分解的低维特征在单语言训练和辅助训练的两种情况下都取得了优于瓶颈特征(Bottleneck features,BNF)的识别率,且在辅助训练的情况下优于深层神经网络隐马尔科夫识别系统,提升幅度从0.8%~3.4%不等. 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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研究语音识别率问题,语音信号是一种非平稳信号,含有大量噪声信息,目前大多数识别算法线性理论,难以正确识别语音信号非线性变化过程,识别正确率低。通过将隐马尔可夫模型(HMM)和SVM相结合组成一个混合抗噪语音识别模型(HMM-SVM)。同时用HMM模型对语音信号时序进行建模,并得到待识别语音信号的输出概率,然后将输出概率作为SVM的输入进行学习,得到语音分类信息,最后通过利用HMM-SVM识别结果做出正确识别决策。仿真结果表明,HMM-SVM提高语音识别正确率,尤其在低信噪比环境下,明显改善了语音识别系统的性能。 相似文献
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基于神经网络的语音识别技术研究 总被引:5,自引:0,他引:5
对BP神经网络在特定人语音识别技术中的应用进行了探索性的研究,进而对非特定人语音识别做了一定的实验和研究。通过对比分析了传统的语音识别方法——模板匹配法和人工神经网络语音识别方法的优缺点。神经网络可以得到较高的识别准确度,但是训练速度慢是它的弱点,因此,针对经典的BP算法训练速度慢的缺点,对BP网络加以改进,提高网络训练速度,通过改进使神经网络用于语音识别的各种优越性充分发挥。 相似文献