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。     

基于MATLAB的DHMM、DTW和CHMM语音识别算法的对比研究

在对语音识别基本理论阐述的基础上,研究了DHMM、DTW和CHMM三种不同的语音识别算法,并通过在MATLAB环境下搭建孤立词数字语音识别系统得出三种不同语音识别算法的具体运行数据,验证了识别理论的正确性,对比三种不同语音识别算法优缺点,为硬件实现语音识别系统提供了重要参考。     

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.     

联合频谱分析和DTW的双层分类语音识别

阐述了基于动态时间规整DTW（Dynamic Time Warping）语音识别算法的基本原理及存在的不足,提出联合频谱分析和DTW的双层分类语音识别算法,首先用频谱分析方法对待识别语音按字数进行初步分类,然后再用传统的DTW进行模式匹配得到识别结果。通过实验验证提出的算法是有效的,比传统的DTW算法平均速度提高了1.1倍。     

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。     

一种基于帧跳跃的语音识别改进算法

引入帧跳跃的概念,从而改进了传统的端点检测算法和DTW算法,实现了一个改进的实时语音识别系统,并在计算机上进行了模拟仿真。实验结果表明,改进后的算法能有效提高孤立词的识别速度和识别精度。     

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。     

多模板优化的语音识别算法

论文旨在研究基于MATLAB平台的特定人孤立词小词汇量的语音识别系统的实现。文章分别对语音信号的预处理过程、语音信号的特征提取及语音信号的识别算法等方面进行深入研究和分析在端点检测过程中,使用短时能量和过零率双门限进行检测,应用识别率较高的MFCC作为特征参数,针对传统DTW算法在语音识别中测试语音与参考语音模板匹配所需时间较长的问题,提出搜索路径改进算法,使得算法的运算速度有所提升。为了提升DTW的识别率,提出改进的模板匹配方法——多模板匹配方法。实验结果证明,采用改进算法的语音识别系统有效地降低了识别时间,提高了系统的识别率。     

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。     

Some performance benchmarks for isolated work speech recognition systems

The performance of isolated word speech recognition system has steadily improved over time as we learn more about how to represent the significant events in speech, and how to capture these events via appropriate analysis procedures and training algorithms. In particular, algorithms based on both template matching (via dynamic time warping (DTW) procedures) and hidden Markov models (HMMs) have been developed which yield high accuracy on several standard vocabularies, including the 10 digits (zero to nine) and the set of 26 letters of the English alphabet (A-Z). Results are given showing currently attainable performance of a laboratory system for both template-based (DTW) and HMM-based recognizers, operating in both speaker trained and speaker independent modes, on the digits and the alphabet vocabularies using telephone recordings. We show that the average error rates of these systems, on standard vocabularies, are significantly lower than those reported several years back on the exact same databases, thereby reflecting the progress which has been made in all aspects of the speech recognition process.     

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。     

基于矢量量化和查找表的改进DTW语音识别方法

针对传统DTW语音识别方法的运算量和存储空间大的缺陷,提出一种基于矢量量化和查找表的改进DTW方法.方法利用矢量量化操作将连续特征矢量空间转化成离散矢量空间,以降低模式存储空间,在此基础上建立矢量失真测度表,并通过Hash查表方式实现了地址空间的精确定位,从而省去了动态规划操作造成的大量距离测度计算,极大提高了识别匹配速度.理论分析和实验结果证明了改进方法的有效性.同时为研究方便,在Matlab平台下设计和开发了DTW实时语音识别系统.     

Dual stream speech recognition using articulatory syllable models

Recent theoretical developments in neuroscience suggest that sublexical speech processing occurs via two parallel processing pathways. According to this Dual Stream Model of Speech Processing speech is processed both as sequences of speech sounds and articulations. We attempt to revise the “beads-on-a-string” paradigm of Hidden Markov Models in Automatic Speech Recognition (ASR) by implementing a system for dual stream speech recognition. A baseline recognition system is enhanced by modeling of articulations as sequences of syllables. An efficient and complementary model to HMMs is developed by formulating Dynamic Time Warping (DTW) as a probabilistic model. The DTW Model (DTWM) is improved by enriching syllable templates with constrained covariance matrices, data imputation, clustering and mixture modeling. The resulting dual stream system is evaluated on the N-Best Southern Dutch Broadcast News benchmark. Promising results are obtained for DTWM classification and ASR tests. We provide a discussion on the remaining problems in implementing dual stream speech recognition.     

DTW语音识别算法研究与分析

研究动态时间规整(Dynamic Time Warping)语音识别算法问题,传统动态时间规整方法需要存储较大的矩阵,直接计算将会占据较大的空间,计算量也比较大,对系统硬件要求比较高。为了减小DTW算法的运算量,提高识别速度,对DTW语音识别算法进行优化改进。将局部路径约束和整体路径约束相结合,仅在一个规定的宽度内搜索动态规划路径,计算累积匹配距离。仿真实验结果表明该方法不仅可以降低运算负载,提高识别速度,而且能在一定程度上提高语音识别率。     

Merge-Weighted Dynamic Time Warping for Speech Recognition

Obtaining training material for rarely used English words and common given names from countries where English is not spoken is di?cult due to excessive time, storage and cost factors. By considering pe...     

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。     

实时说话人辨识系统中改进的DTW算法

识别正确率和抗噪性能是语音识别的研究重点,而识别响应速度也是决定系统实用化的关键。文章改进了传统的动态时间弯折算法结构,将其应用于实时说话人辨识系统中,极大地提高了系统运行速度,随着待识别语音数目的增多,该算法优势更加明显。实验表明,在不影响系统识别率的情况下,该方法使系统的运行速度平均提高了1.5倍。     

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。     

DTW算法的研究和改进

对语音识别中的DTW算法进行了研究,提出了一种改进算法,并用实验数据进行了验证。此算法在识别度下降可接受的范围内,有效地减少了识别的时间。