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.     

一种基于联合得分的孤立词语音识别系统

介绍了一种基于联合得分的实时孤立词语音识别系统。在识别阶段,通过内插向最得到两种改进的DTW算法,并且和基本的DTW联合起来对语音进行识别,得出各自的识别结果,最后把所有的结果联合起来得到最终的识别结果。通过在TI46语音库和实时运行的实验表明,系统在低信噪比的环境下和实时运行的环境中,都可以获得比一般只应用DTW算法的识别系统更高的识别率。     

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。     

基于语音识别系统中DTW算法改进技术研究

动态时间规整(DynamicTimeWarping)是语音识别中的一种经典算法,由于算法简单又有效,因此在实现孤立词识别系统中获得了广泛的应用,但仍然存在一些不足,本文从提高识别率和识别速度入手提出对DTW算法进行改进研究,以达到更满意的语音识别效果。     

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。     

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。     

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。     

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。     

遗传神经网络在语音识别中的应用研究

针对语音识别的特点,对BP神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究,进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法,针对传统BP算法识别准确率高但训练速度慢的缺点,对BP网络进行改进,构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法(GABP),并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明,该算法有效地缩短了识别时间,提高了网络训练速度和语音的识别率。     

遗传神经网络在语音识别中的应用研究

针对语音识别的特点,对BP神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究,进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传（GA）算法,针对传统BP算法识别准确率高但训练速度慢的缺点,对BP网络进行改进,构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法（GABP）,并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明,该算法有效地缩短了识别时间,提高了网络训练速度和语音的识别率。     

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。     

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。     

改进型蚁群算法的语音动态规划研究

针对语音识别中动态时间规整(DTW)对语音端点检测精确性过度依赖、识别时间长及识别效率低等问题.为提高语音识别精度和效率,采用改进型的蚁群算法来处理动态时间规划间题,核心是对基本蚁群算法采用自适应的挥发系数,动态信息素更新策略.用新的状态转移规则以及最优的蚂蚁参数选择等改进方法,使能在较短的时间内能寻找到最佳路径,提高执行效率.仿真实验分别测试了传统DTW算法和基于改进蚁群算法的DTW算法的识别率,结果表明,新算法的全局搜索能力、准确性都优于传统的DTW算法,能有效的提高语音识别系统的效率.     

一种新的工业机器人语音增强方法设计

分析和研究了基于声波耦合和语音增强模块级联的语音增强方法的工业语音识别系统设计和实施过程,并对其进行了算法建模,同时在比较谱减法和MMSE-LSA的语音增强算法的同时进行了实验数据分析,使工业机器人语音识别系统在噪声环境下提高了识别率。     

基于DSP5416芯片的语音识别系统

本文主要论述了一种小词表语音识别系统的硬、软件设计方法。系统以DSP5416为硬件平台,采用非线性美尔刻度倒谱参数（MFCC）特征参数提取算法,动态时间规整（DTW）作为识别算法,实现了语音识别系统的设计。实验结果表明平均语音识别率不低于90％,取得良好的识别效果。     

基于DSP5416芯片的语音识别系统

本文主要论述了一种小词表语音识别系统的硬、软件设计方法。系统以DSP5416为硬件平台,采用非线性美尔刻度倒谱参数(MFCC)为特征参数提取算法,动态时间规整(DTW)作为识别算法,实现了语音识别系统的设计。实验结果表明平均语音识别率不低于90%,取得良好的识别效果。     

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%。     

基于改进型SVM算法的语音情感识别

为有效提高语音情感识别系统的识别率,研究分析了一种改进型的支持向量机(SVM)算法。该算法首先利用遗传算法对SVM参数惩罚因子和核函数中参数进行优化,然后用优化后的参数进行语音情感的建模与识别。在柏林数据集上进行7种和常用5种情感识别实验,取得了91.03%和96.59%的识别率,在汉语情感数据集上,取得了97.67%的识别率。实验结果表明该算法能够有效识别语音情感。     

基于DTW的孤立词语音识别研究和算法改进

DTW算法在实现小词汇表孤立词识别系统时既简单又有效，在特定的场合下获得了广泛的应用。但DTW算法实际应用时有许多缺点，本文对语音识别数学模型DTW作了深入的研究，提出了改进算法。     

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。