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基于电话用户交换机的语音识别系统研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本论文对电话用户交换机研制了一个声控语音命令交换系统,该系统能够实现与特定人无关中小词汇量连续命令语音自动识别,研究中统计了用和命令语句,生成相应识别文法网络,识别系统的训练采用由子词模型构成的复合模型进行强化训练,识别采用令牌传递式改进Viterbi算法,提高系统的识别性能,论文比较了不同语音特征参数以及隐含马尔可夫模型状态数对电话语音识别精度的影响,研究中还开发识别系统拒识系统,在无拒识情况下 相似文献
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本文提出了一种提高不匹配环境下的语音识别性能方法。实验证明,采用了本文提出的算法后,测试环境下的语音识别性能有了很大的提高。 相似文献
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徐州肉联厂于1985年对老分割肉车间进行改造,其指导思想为“提高生产效率,确保产品质量,扩大综合利用,增强经济效益”。新车间于1986年4月扩建投产,通过一年多的生产实践,基本上达到了设计要求。现介绍设计中的一些做法和探讨意见,还请同行的专家们不吝赐教。一、工艺布局采用从片猪肉原料、分割、剔骨、冷却、成品包装一条龙流水作业设计 相似文献
44.
基于扩展N元文法模型的快速语言模型预测算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对基于动态解码网络的大词汇量连续语音识别器,本文提出了一种采用扩展N元文法模 型进行快速语言模型(Language model, LM)预测的方法.扩展N元文法模型统一了语言模型和语言模型预测树的 表示与分数计算方法,从而大大简化了解码器的实现,极大地提升了语言模型预测的速度,使得高阶语言模型预测成为可能.扩展N元文法模型在解码之前离线生成,生成过程利 用了N元文法的稀疏性加速计算过程,并采用了词尾节点前推和分数量化的方法压缩模 型存储空间大小.实验表明,相比于采用动态规划在解码过程中实时计算语言模型预测分 数的传统方法,本文提出的方法在相同的字错误率下使得整个识别系统识别速率提升了5~ 9 倍,并且采用高阶语言模型预测可获得比低阶预测更优的解码速度与精度. 相似文献
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支持向量机 (Support vector machine, SVM) 在语种识别中已经起到了重要的作用.近些年来,极限学习机 (Extreme learning machine, ELM) 在很多领域取得了成功的应用.相比于 SVM, ELM 最大的优点在于极易实现、训练速度快,而且通常可以取得与 SVM 相近甚至优于 SVM 的识别性能. 鉴于 ELM 这些优异的特点,本文将 ELM 引入到语种识别中,并针对 ELM 由于随机初始化模型参 数所带来的潜在问题,提出了流形正则化极限学习机 (Manifold regularized extreme learning machine, MRELM) 算法.实验结果表明,在高斯超矢量(Gaussian supervector, GSV)特征空间上,相对于 SVM 基线系统,该算法对30秒语音的识别性能有明显的提升. 同时该算法也可以成功地应用到 i-vector 特征空间中,取得与当前主流的打分算法相近的识别性能. 相似文献
46.
47.
传统的关键词搜索(KWS, Keyword Search)系统依靠自动语音识别(ASR, Automatic Speech Recognition),通常在资源不足的情况下很难训练。为了免去训练完整的语音识别系统,无语音识别(ASR-free)的关键词检索系统受到越来越多的欢迎。本文提出了一个端到端(E2E, End-to-End)的关键词检索系统,该系统由两个编码器,两个解码器,一个注意机制和一个判别器组成。本文在所提出的系统中引入了注意力机制,该机制可以合并编码器输出的文本和音频特征从而辅助定位关键词所在的位置。在文本和音频解码器的不同组合情况下,使用Babel阿萨姆语和普什图语数据集测试系统。实验结果表明,相比于基线系统而言,该系统拥有更好的检测性能。相比于基于语音识别的关键词检索系统,该系统对于集外词(OOV, Out-Of-Vocabulary),在STWV(Supremum Term Weighted Value)指标上,取得了更好的效果。当训练数据量受限时,该系统比基于语音识别的关键词检索系统更具有优势。 相似文献
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49.
针对传统的交互设备以机器为中心而不是以人为中心这一现状,提出一种利用计算机视觉通道与语音通道整合进行头部交互动作方向识别来控制媒体播放器的系统.结合图像处理技术和模式识别理论,将人体头部头发分布这一线索作为先验知识,利用对称性和分布概率来识别交互方向,并分别控制播放器的各种行为,如快进、后退等.实验结果表明,该方法实现简单,识别率较高,并容易移植到现实生活当中的智能家电中,从而实现一种自然和谐的人与机器的交互. 相似文献
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