基于Viterbi改进算法的汉语数码语音识别系统

针对汉语语音识别中的一个分支——数码语音识别(MDSR)系统做出了具体的分析,并实验仿真了一个MDSR系统。在训练和识别阶段,引入了HMM模型的定义,为了提高识别的速度,还针对HMM系统中的核心识别算法Viterbi进行了改进,提出了一种累计积分判定的方法,对原Viterbi算法中的路径进行了剪裁,减少了冗余状态。使用MATLAB R2007a对此算法进行仿真实验,证明在相同语音识别系统的环境下,改进的Viterbi算法可以更有效地提高计算速度,且识别差错率没有明显的提高。     

基于前向-后向HMM的连续语音识别系统的研究

在分析语音识别原理的基础上采用TMS320DM642 DPS芯片,利用前向-后向HMM声学模型和Viterbi算法进行模式训练和识别,设计了一种连续的、小词量的语音识别系统.实验结果表明,该语音识别系统具有较高的识别率和一定程度的鲁棒性,实验室识别率和室外识别率分别达到96.8%及91.2%,该语音识别系统具有良好的实用性和可移植性.     

基于去噪技术的DSP语音识别系统设计

针对语音识别系统对抗环境噪声的实际需求,提出一种二次组合抗噪技术,研究并设计了一种以数字信号处理器(DSP)为硬件平台,以隐马尔可夫模型(HMM)为算法的抗噪声嵌入式语音识别系统.DSP采用型号为TMS320VC5509A的芯片,配以外围硬件电路构成语音识别系统的硬件平台.软件设计以离散隐马尔可夫模型(DHMM)为识别算法进行编程,系统软件主要有识别、训练、学习和USB四个主要模块.实验结果表明:基于二次组合去噪技术的语音识别系统有更好的抗噪声效果.     

基于置信度的非特定人语音识别拒识算法的研究

语音拒识技术是实现一个实用语音识别系统的关键。提出了一种新颖的基于置信度的非特定人语音识别拒识算法，该算法同时考虑了备选假设模型和多候选的信息，适用于拒识不正确的识别结果和词表外(OOV)语音。在一个非特定人英语命令词识别系统中做了一些相关的实验来评估这个算法的性能。实验结果表明，该算法可以有效地去除识别不可靠的语音，提高语音识别的整体性能。     

基于ARM的嵌入式语音识别系统研究

在分析语音识别原理的基础上,设计了一个基于ARM9和嵌入式Linux的嵌入式语音识别系统。采用动态时间归整(DTW)算法对语音信号进行特征参数序列比较并识别出结果。采用S3C2410微处理器和嵌入式Linux操作系统,将交叉编译后的语音识别C语言程序编译进嵌入式Linux操作系统的文件系统,实现语音识别系统的功能。     

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%。     

情感语音识别技术在军用智能机器人中的应用

提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)与人工神经网络(ANN)相结合的情感语音识别系统的实现方法.并从情感语音资料的获取、情感语音特征的提取及情感语音识别等方面阐明了情感语音识别系统的建立过程.该系统实现了情感语音特征参数的提取、情感语音模型参数的训练及对录入的情感语音进行识别等功能.研究结果表明了该系统识别效果良好.     

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。     

低速率语音压缩编码对语音识别系统的影响

通过窄带信道将语音信号传输到远端的识别系统，从而实现远距离的人机对话，具有重要的现实意义。在2．4kbps的速率下，语音编码算法依然可以合成出可懂度非常高的语音，但是这样的语音信号与原始语音相比还是有巨大的损失。低速率语音编码算法对于语音识别产生的影响是巨大的，因此必须想办法减轻这种损失对于识别的损害。在此选择了三种不同的低速率语音编码器，分别使用LPC(Linear Pledictive Coding，线性预测)算法、MELP(Mixed Excitation Linear Prediction，混合激励线性预测)算法和IMBE(Improved Multiband Excitation，增强多带激励)算法，都在2．4kbps的速率下工作，将其对语音识别系统的影响进行了比较。对于特定人连续语音识别系统和非特定人连接词识别系统，在使用不同的特征矢量时，不同编码器产生的识别效果有比较大的差异。实验结果表明，语音编码器和语音识别系统的结构有很重要的联系，尽量采用相近的结构有助于获得良好的识别结果。另外，改变提取语音识别特征参数的方式也会有利于提高语音识别系统的性能。     

试制智能服务机器人（下）

三、语音识别设计与实现 做为我们机器人的核心部分，语音识别系统是我们研究开发的重中之重，为此我们收集了大量已有的语音识别系统的信息，并对用于语音识别技术的信号处理、模式识别、语音特征提取、声学模型与模式匹配（识别算法）进行了深入的学习和研究。我们语音识别系统的实现过程见图12。