基于HTK的维吾尔语连续数字语音识别

根据HTK工作原理,设计了维吾尔语连续数字识别的训练步骤,进行嵌入式重估训练,建立了基于音素级单位的HMM模型,建立了语言模型,实现了维吾尔语非特定人小词汇量亿以内的数字语音识别.     

基于SOFM/HMM模型的非特定人手语识别系统

手语识别是通过计算机提供一种有效而准确的机制将手语翻译成文本或语音。目前最新发展水平的手语识别系统在实际应用中应该解决非特定人手语识别问题。该文在分析非特定人手语识别特点－数据多且差异大、模型训练难收敛、对不同人数据的特征提取需求更迫切－的基础上，提出了SOFM／HMM模型，将自组织特征映射（SOFM）很强的特征提取功能和隐马可夫模型（HMM）良好的处理时间序列属性结合在一个新颖的框架下，并把该模型应用到非特定人中国手语识别中，实验结果表明，SOFM／HMM模型手语识别率比传统的HMM模型提高近5％。     

连续语音识别中利用帧间相关性的研究

尽管作为当前最为流行的语音识别模型,隐马尔可夫模型（HMM）由于采用了状态输出独立同分布假设,因此不能描述语音现象中固有的时间相关性。文章介绍了一个更为灵活的基于段长分布HMM（DDBHMM）的研究帧相关性的框架,并在此基础上提出了一个混合模型,采用一种将语音特征静态信息和动态变化信息分别描述又有机结合在一起的方式,以较小的计算代价更为合理地刻划了真实的语音现象。汉语大词汇量非特定人连续语音识别的实验表明,通过利用帧相关性识别系统的性能得到了明显改善。     

基于隐马尔可夫模型(HMM)的声母识别

本文研究了在声母分类基础上,建立一个以音节为输入单元,采用隐马尔可夫模型(HMM)识别声母的语音系统;针对声母特征的不稳定性及码字序列的模糊性,提出了码字替代的理论和算法,还提出了HMM的自适应和自学习算法,为建立非特定人的语音识别系统打下基础。目前本系统声母的识别率对特定人是85％左右,对非特定人达78％左右。     

维吾尔语连续语音识别技术研究

维吾尔语连续语音识别技术研究主要阐述维吾尔语连续语音的识别技术．主要包括声学模型和语言模趋。在声学模型中,主要介绍基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）的维吾尔语筵续语音识别声学建模。在语言模型中,主要对比基于文法和基于统计这两种方法的优劣。     

基于HMM的维吾尔语连续语音识别系统

维吾尔语是黏着性语言,利用丰富的词缀可以用同样的词干产生超大词汇,给维吾尔语语音识别的研究工作带来了很大困难。结合维吾尔语自身特点,建立了维吾尔语连续语音语料库,利用HTK（HMMToolKit）工具实现了基于隐马尔可夫模型（HMM）的维吾尔语连续语音识别系统。在声学层,选取三音子作为基本的识别单元,建立了维吾尔语的三音子声学模型,并使用决策树、三音子绑定、修补哑音、增加高斯混合分量等方法提高模型的识别精度。在语言层,使用了适合于维吾尔语语音特征的基于统计的二元文法语言模型。最后,利用该系统进行了维吾尔语连续语音识别实验。     

基于垃圾模型的维吾尔语关键词识别

关键词识别是语音识别中的一个重要研究方向，而维吾尔语的关键词识别研究刚刚开始．结合维吾尔语音节特点和考虑影响关键词识别因素，提出在HMM模型的基础上对非关键词建立垃圾模型的方法，来提高关键词的识别效率。     

基于HTK的维吾尔语连续语音声学建模

维吾尔语属于阿勒泰语系突厥语族,是黏着性语言。本文根据维吾尔语的特点,分析设计了维吾尔语语音识别系统的总体结构,讨论了维吾尔语最佳识别基元的选择方法,提出建立基于决策树聚类的上下文相关模型,并采用混合高斯分布(GMD)拟合观测概率分布,优化维吾尔语连续语音中HMM模型系统以提高识别性能。最后给出实验对比,得出结论,为今后维吾尔语连续语音识别研究提供依据。     

HMM与自组织神经网络结合的语音识别的简要分析

本文主要介绍了HMM与自组织神经网络结合的语音识别方法的模型及其算法。并且在该模型和算法的基础上，通过试验。对比了HMMNN模型和CDHMM模型在特定人语音识别和非特定人语音识别两个方面的识别效果，验证了HMMNN模型的优越性。最后分析了HMMNN的识别优越性从何而来。     

基于SRN/HMM的非特定人连续手语识别系统

手语识别是通过计算机提供一种有效而准确的机制将手语翻译成文本或语音。目前最新发展水平的手语识别系统在实际应用中应解决非特定人连续手语问题。提出一种将连续手语识别分解成各弧立词识别的分治方法，用于非特定人连续手语识别。把精简循环网（simple recurrent network,简称SRN）作为连续手语的段边界检测器，把SRN分段结果作为隐马可夫模型（hidden Markov models,简称HMM）框架中的状态输入，在HMM框架里使用网格Viterbi算法搜索出一条最佳手语词路径。实验结果表明，该方法的识别效果比单纯使用HMM要好。     

基于GMM-UBM/SVM的维吾尔语电话语音监控系统

讨论基于GMM-UBM/SVM的电话语音监控系统。GMM是说话人识别系统中使用的常用方式。但由于监控语音发话时间短暂,电话-互联网终端及传输线背景噪音大等因素影响了GMM的识别精度。基于GMM的鲁棒性及SVM对小量静态数据具有高分类的优势设计电话语音监控系统并通过维吾尔语研讨了系统性能。为了便于比较,同时也讨论了量化距离(VQ)、加权量化距离(WVQ)及基线系统的识别。在50个目标人训练集,每人发话时间为20秒时,对10秒测试语音提案方法识别率对比于VQ和WVQ法分别提高了20.2%及16.7%。     

Center-Distance Continuous Probability Models and the Distance Measure

In this paper,a new statistic model named Center-Distance Continuous Probability Model(CDCPM)for speech recognition is described,which is based on Center-Distance Normal(CDN)distribution.In a CDCPM,the probability transition matrix is omitted,and the observation probability density function(PDF)in each state is in the form of embedded multiple-model(EMM)based on the Nearest Neighbour rule.The experimental results on two giant real-world Chinese speech databases and a real-world continuous-manner 2000 phrase system show that this model is a powerful one.Also,a distance measure for CDPMs is proposed which is based on the Bayesian minimum classification error(MCE) discrimination.     

关于维吾尔语口语语料的三音子选取方法研究

在大词汇量连续语音识别应用中,优质的语音训练语料是所有识别工作的基础和前提, 能否挑选出覆盖更多语音现象的语料是提高语音识别性能的关键。该文在多种维吾尔文口语化传播平台中采集了大量口语句子语料,并考虑协同发音的影响和常用词的适用性,根据评估函数对语料筛选。经过筛选后的语料包含的三音子更加均衡和高效,囊括的语音现象更加全面,为训练准确而牢靠的语音模型打下了稳固的根基。     

高性能汉语数码串快速识别算法的研究

为了提高非特定人汉语数码串连续语音识别系统的识别速度 ,对系统进行了细致的研究 ,有针对性地提出了一种新的快速识别算法 .通过对隐含马尔可夫模型输出概率密度函数运算的简化 ,以及采用结合段长信息的束搜索剪枝算法 ,在保证识别精度的情况下 ,使识别系统对不定长数码串平均识别时间从 0 .92 s减少为 0 .11s,而串识别正确率仅从 94.3%下降到 94.0 % ,大大地提高了系统的整体性能     

基于聚类分析与说话人识别的语音跟踪

目前语音跟踪在说话人干扰的条件下,即一段语音中存在多个说话人的混合语音信号时,语音跟踪质量会严重下降。针对这种情况,提出一种基于聚类分析与说话人识别的语音跟踪算法。算法首先使用改进的聚类分析方法进行语音分离,具体包括在K-means聚类中对质心进行缓存并降低采样率,以及在embedding特征空间引入正则项。其次,算法采用GMM-UBM说话人模型进行语音跟踪。实验结果表明改进的聚类分析方法可以有效提高算法的实时性及其语音分离质量,GMM-UBM模型在3 s语音的测试中具有84%的识别率。     

时频分布不同特性进行语音分类

时频分布在非平稳信号的分析和处理中具有重要地位,它能够直观、合理的描述信号在时间-频率域上的能量分布。语音信号分类是语音识别、说话人识别、语种辨识和语音合成的一个重要基础,而信号表示的方式和距离测度的选择,对分类性能影响很大。该文正是利用时频分布的特性,对其核参数进行优化,并结合距离测度,完成了独立音标的说话人辨认,获得了较高的准确率,误判率仅为0.99%,具有较好的应用结果。     

复杂环境下基于自适应深度神经网络的鲁棒语音识别

在连续语音识别系统中,针对复杂环境(包括说话人及环境噪声的多变性)造成训练数据与测试数据不匹配导致语音识别率低下的问题,提出一种基于自适应深度神经网络的语音识别算法。结合改进正则化自适应准则及特征空间的自适应深度神经网络提高数据匹配度;采用融合说话人身份向量i-vector及噪声感知训练克服说话人及环境噪声变化导致的问题,并改进传统深度神经网络输出层的分类函数,以保证类内紧凑、类间分离的特性。通过在TIMIT英文语音数据集和微软中文语音数据集上叠加多种背景噪声进行测试,实验结果表明,相较于目前流行的GMM-HMM和传统DNN语音声学模型,所提算法的识别词错误率分别下降了5.151%和3.113%,在一定程度上提升了模型的泛化性能和鲁棒性。     

新疆非母语汉语语音识别中的字典自适应技术

将标准普通话语音数据训练得到的声学模型应用于新疆维吾尔族说话人非母语汉语语音识别时,由于说话人的普通话发音存在较大偏误,将导致识别率急剧下降。针对这一问题,将多发音字典技术应用于新疆维吾尔族说话人汉语语音识别中,通过统计分析识别器的识别错误,建立音素混淆矩阵,获取音素的发音候选项。利用剪枝策略对发音候选项进行剪枝整合,扩展出符合维吾尔族说话人汉语发音规律的替代字典。对三种剪枝方法产生的发音字典的识别结果进行了对比。实验结果表明,使用相对最大剪枝策略产生的发音字典可以显著提高系统识别率。     

维吾尔语元音的声频特性分析和识别

维吾尔语属阿尔泰语系突厥语族,由于其构词法的特点,八个元音的声频特性在语音识别中,尤其是识别基元选取中有重要作用,其共振峰频率参数也是语音识别和语音合成的重要依据。运用实验语音学的基本理论和方法,在维吾尔语综合语音数据库的办公环境语料条件下,对维吾尔语八个元音进行了声频特性统计分析,给出了维吾尔语元音共振峰频率参数和分布规律,并通过八个元音的语音识别实验结果,验证了其共振峰频率分布规律的正确性。实验证明:维吾尔语在排除元音和谐情况下,其声频特性具有很强的可区分性,对于实现语音信息的传送接受正确性很高。     

基于MAP自适应算法的应力下变异语音识别方法

变异情况对语音的影响是导致语音识别系统性能下降的原因之一。一般情况下变异语音数据采集困难,获得的训练数据量少,这样即使测试环境和训练环境都相同,识别性能也不理想。利用自适应算法可以解决这类问题,它采用少量的测试环境数据进行训练,以达到训练模型和测试数据匹配的目的,保证系统良好的识别性能。MAP算法是常用的自适应算法,大多应用于话者自适应环境,该文尝试将其应用于变异语音识别系统中,并通过对该模型做相应改进获得了较好的识别结果。在小词表特定人应力变异的识别实验中,分别用非特定人模型和改进的特定人模型作为初始模型,应用MAP算法,系统识别率均有明显提高,与基本识别系统相比,在10遍自适应数据前提下,识别率分别提高了15.84%和15.97%,最好的识别率达到85.56%和90.42%。