基于ANN/HMM混合模型汉语大词表连续语音识别系统

提出一种基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)和人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)混合模型的汉语大词表连续语音识别系统.在混合模型系统中,多种模型协同工作.ANN负责建模音素发音物理特性,HMM联合语言学模型识别待识语料.这样,混合模型系统能够结合HMM和ANN两种模型的优点:HMM对时间序列结构建模能力强;ANN的非线性预测能力强,建模能力强,鲁棒性,便于硬件实现.实验结果表明,HMM/ANN混合模型系统有效结合了两种模型的优点,提高了识别率.     

HMM在语音识别系统中的应用

介绍语音识别技术的应用状况与发展,对基于动态时间伸缩技术、隐含马尔科夫模型及人工神经网络的3种不同的语音识别系统进行了比较,重点介绍了隐含马尔科夫模型(HMM)在语音识别系统中的应用。其中基于HMM的语音识别系统是在UniSpeech芯片上实现基于DHMM的识别系统,然后又在同一平台上实现了基于CHMM的识别系统。     

基于ZCPA参数的语音情感识别研究

主要讨论了情感语音特征参数的提取、语音情感的分类、语音资料的获取和应用连续隐马可夫模型进行情感识别等,重点比较了ZCPA特征参数和传统特征参数在不同噪声环境下的识别率,实验表明,在不同的噪声环境下,采用ZCPA特征的语音情感的识别效果较好,识别率也没有明显的下降。     

语音信号中的情感特征分析和识别的研究

本文分析了含有欢快、愤怒、惊奇、悲伤等４种情感语音信号的时间构造、振幅构造、基频构造和共振峰构造的特征。通过和不带情感的平静语音信号的比较,总结了不同情感语音信号的情感特征的分布规律。根据这些分析,提取了９个情感特征进行了情感识别的实验,获得了基本上接近于人的正常表现的识别结果。     

基于HMM和PNN的混合语音识别模型

基于隐马尔可夫模型(HMM)和改进后的概率神经网络(PNN)模型提出了一种用于语音识别的混合模型,该模型首先利用HMM生成最佳语音状态序列,然后对最佳状态序列进行时间规整,最后通过PNN神经网络进行分类识别。给出了HMM参数训练及时间规整的算法。实验结果表明这种模型比HMM具有更好的识别效果。     

语音情感识别的研究进展

情感在人类的感知、决策等过程扮演着重要角色.长期以来情感智能研究只存在于心理学和认知科学领域,近年来随着人工智能的发展,情感智能跟计算机技术结合产生了情感计算这一研究课题,这将大大的促进计算机技术的发展.情感自动识别是通向情感计算的第一步.语音作为人类最重要的交流媒介,携带着丰富的情感信息.如何从语音中自动识别说话者的情感状态近年来受到各领域研究者的广泛关注.本文从语音情感识别所涉及的几个重要问题出发,包括情感理论及情感分类、情感语音数据库、语音中的情感特征和语音情感识别算法等,介绍了当前的研究进展,并讨论了今后研究的几个关键问题.     

语音情感识别研究综述

语音不仅包含所需要的文本内容,也包含所要表达的情感信息。情感识别是人机情感交互的关键。该研究从语音情感语料库、情感特征提取和情感识别的应用等方面对情感语音识别进行了综述,目的是让机器感知人类的情感状态,提高机器的人性化水平。     

基于LS-SVM的情感语音识别

提出了一种基于LS-SVM的情感语音识别方法。即先提取实验中语音信号的基频,能量,语速等参数为情感特征,然后采用LS-SVM方法对相应的情感语音信号建立模型,进行识别。实验结果表明,利用LS-SVM进行基本情感识别时,识别率较高。     

基于多频带谱减法的抗噪声语音识别研究

为了减少在噪声环境下测试条件与训练条件不匹配导致的语音识别性能下降,提出了一种结合多频带谱减法的抗噪声语音识别系统。首先提取带噪语音的前几帧作为估计的噪声信号,将带噪语音、估计的噪声信号按频率划分M个互不相交的频带,然后根据每个频带内带噪语音与估计的噪声信号的性噪比,来确定该频带噪声的谱减参数。语音增强作为前端处理,与语音识别器级连构成抗噪声语音识别系统。通过实验仿真表明,基于多频带谱减法的抗噪声语音识别系统在不同信噪比不同类型的噪声下,识别性能明显优于基本谱减法。     

HMM 在说话人识别中的应用

本文介绍了隐马尔可夫模型在自动说话人识别中的应用,指出了目前说话人识别技术中存在的一些问题和今后需要的课题。     

多带抗噪声语音识别算法研究

根据Flether等人的研究,基于感知独立性假设的子带识别方法被用于抗噪声鲁棒语音识别。本文拓展子带方法,采用基于噪声污染假定的多带框架来减少噪声影响。论文不仅从理论上分析了噪声污染假定多带框架在识别性能上的潜在优势,而且提出了多带环境下的鲁棒语音识别算法。研究表明：多带框架不仅回避了独立感知假设要求,而且与子带方法相比,多带方法能更好的减少噪声影响,提高系统识别性能。     

DWT based HMM for face recognition

A novel Discrete Wavelet Transform (DWT) based Hidden Markov Module (HMM) for face recognition is presented in this letter. To improve the accuracy of HMM based face recognition algorithm, DWT is used to replace Discrete Cosine Transform (DCT) for observation sequence ex- traction. Extensive experiments are conducted on two public databases and the results show that the proposed method can improve the accuracy significantly, especially when the face database is large and only few training images are available.     

GPS SATELLITE SIMULATOR SIGNAL ESTIMATION BASED ON ANN

Multi-channel Global Positioning System （GPS） satellite signal simulator is used to provide realistic test signals for GPS receivers and navigation systems. In this paper, signals arriving the antenna of GPS receiver are analyzed from the viewpoint of simulator design. The estimation methods are focused of which several signal parameters are difficult to determine directly according to existing experiential models due to various error factors. Based on the theory of Artificial Neural Network （ANN）, an approach is proposed to simulate signal propagation delay, carrier phase, power, and other parameters using ANN. The architecture of the hardware-in-theloop test system is given. The ANN training and validation process is described. Experimental results demonstrate that the ANN designed can statistically simulate sample data in high fidelity. Therefore the computation of signal state based on this ANN can meet the design requirement, and can be directly applied to the development of multi-channel GPS satellite signal simulator.     

采用离散HMM的孤立词识别系统

探讨了离散马尔可夫模型的基本原理及在孤立词识别中的应用，并且实现了一个文本有关的孤立词识别系统，其正确识别率达到96．3％。     

一种改进的隐马尔可夫模型训练方法及其在声目标识别中的应用

提出了一种基于最大相对界的改进隐马尔可夫模型训练方法.为解决隐马尔可夫模型的传统Baum_Welch训练算法在识别声目标时的局限以及现存区分训练算法泛化能力不足的问题,在经典隐马尔可夫模型为初始模型的基础上,定义了相对界,并通过最大化最小相对界建立一个最优化问题,用梯度下降法进行迭代求解,得到基于相对界的隐马尔可夫模型...     

基于PCANN/HMM混合结构的语音识别方法

本文提出了一种基于PCANN/HMM混合结构的语音识别方法,它采用相继几帧组成的特征参数矢量作为语音识别HMM的输入,能有效地在语音识别HMM中引入帧间相关信息,同时为了改善多帧特征输入HMM的输出概率密度函数性能,在HMM的前端增加语音参数压缩的主分量分析神经网络(PCANN).通过对多讲者汉语连续语音识别实验,证实了本文提出方法的有效性.     

浅说语音识别技术

语音识别技术已经成为信息技术中人机交互的关键技术,目前已经进入家电、汽车电子、消费电子产品等各个领域。本文简单介绍了语音识别技术的基本原理以及目前应用最广泛的两种端到端语音识别架构。