基于Mellin变换和Mel频率分析的非特定人语音识别特征研究

提出了一种结合Mellin变换和Mel频率分析的语音信号特征--MMCC特征.该特征利用Mellin变换的尺度不变性质,抑制了特征参数受不同说话人声道变化的影响,同时结合Mel频率的人耳听觉特性,改善了特征的鲁棒性,适合于非特定人识别系统的应用.仿真结果表明,采用MMCC特征的非特定人语音识别系统,其识别效果优于采用LPCC特征、MFCC特征和MMTLS特征的非特定人语音识别系统.     

基于CDCPM的维吾尔语非特定人语音识别

现代维吾尔语语音识别研究尚处于超始阶段,在此介绍了基于中心距离连续概率模型（CDCPM）的维吾尔语非特定人语音识别。CDCPM用中心距离正态（CDN）分布描述模型特征空间,去掉了HMM的状态转移概率矩阵A,对HMM进行了简化和改进。在维吾尔语综合语音库上进行的实验表明：恰当地估计模型状态数和模型混合密度数,当模型数为525个,模型状态数为16,混合密度数为24,维吾尔语非特定人语音识别首选正识率达到97．90％（集内）和94．76％（集外）,取得了较好的识别效果。同时,指出了进一步开展维吾尔语语音识别研究的几个问题。     

基于快速神经网络算法的非特定人语音识别

提出一种用于语音识别的改进的快速神经网络算法 ,即动态不等步长的误差分段学习算法。将步长看作误差和网络节点输出的函数 ,对各权值按不同步长进行动态调整 ,并将其应用于一个基于前馈神经网络模型的非特定人语音识别系统。实验表明 ,该算法比传统 BP算法在训练速度上可提高十几倍 ,训练出的语音识别网络系统具有较高的识别率     

基于DSP的非特定人语音识别系统

本文介绍了一种基于TMS320C6711 DSP的非特定人、孤立词语音识别系统。本文首先介绍了语音识别技术的基本原理,然后对不同的识别算法在多种嵌入式系统平台上进行性能分析和比较,可得到本语音识别系统具有较高的识别率、实时性和鲁棒性。     

基于听觉及小波变换的汉语语音调值分析

提出了一种基于听觉与小波变换处理的汉语语音基音的方法，在对听觉系统描述的基础上，给出了人的听觉与小波变换的关系，选取适合汉语事音基频提取的小波函数，给出了基频提取的应用实例和基于ＦＣＭ模糊聚类分析的汉语四声调值识别结果。     

一种基于共振峰恢复和Ｍellin变换的非特定人语音特征提取方法

针对非特定人语音识别中的声道长度归一化问题,首先研究一种能够去牛基音激励的,基于自相关估计的共振峰（Ｆormart) 频谱恢复方法,说明了不同说话人发同一元音时的频谱互为尺度化的关系,以及它们与同一说话人发不同元音时频谱的差别,然后结合具有尺度不变性的Ｍellin变换,提出了一种适用于非特定人的语音特征提取方法,在实难中,对从非特定人收集的２０个汉语元音,分别提取了其ＦＦＴ倒谱,Ｍel倒谱,ＦＦＴ－Ｍellin倒谱及本文Ｆormant-Mellin倒谱,并用一种很直观的Ｆ－roato分辨率准则进行了性能评价,结果表明,无论是对纯净的,还是对带附加白噪声的发音样本,本文由共振峰恢复和Ｍellin变换相结合得到的语音特征都具有较高的分辨率。     

基于Walsh变换的数字水印算法*

经对目前数字水印变换域算法的研究,发现常用的变换大多都是正交变换（如DCT和DWT等）。通过对Walsh正交函数系的研究,获得了与之对应的性能优良的正交变换,提出一种新颖的、鲁棒的Walsh域盲水印算法。实验表明,该算法计算简单,且具有良好的不可见性,并且在抵抗噪声和JPEG压缩攻击等方面具有较强的鲁棒性。     

关于逆Walsh序的快速Walsh变换算法研究

从Walsh变换算法出发,总结出快速算法中的二分技术设计思路,提出了逆Walsh序的快速Walsh变换算法,给出了逆Walsh序的算法的流程图,为算法在图像处理中的实际应用打下基础。     

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HMM的安多藏语非特定人孤立词语音识别研究

以VC＋＋6.0为开发平台,实现一个基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,简称HMM）非特定人的安多藏语孤立词语音识别系统。对有声段语音进行MFCC参数的提取,对提取后的MFCC参数进行矢量量化后训练HMM模型,形成特征模板库,最后进行识别。根据安多藏语的特点,改进端点检测的方法,提高了孤立词语音信号检测的准确性,并进一步提高了识别率。     

基于小波变换和ART网络的手写数字识别

由于小波变换能有效地提取字符的结构特征,自适应共振(ART)网络有很好的学习能力。将二者结合起来,用小波变换抽取特征、用自适应共振ART网络作模式分类器来识别手写数字。实验证明该方法有很高的识别率,能够有效地进行手写数字的分类,可以满足实际应用。     

基于SOFM神经网络的数字模式识别方法

以一维空间自组织特征映射网络为识别模型，采用两级识别的方法，提出了一种基于自组织网络的数字识别方法，仿真结果表明此方法具有识别率高、识别速度快的优点，具有广阔的应用前景。     

多维离散Walsh变换快速算法设计

在分析二维离散Walsh变换形式化描述的基础上，以二维Walsh变换为例设计了一类多维离散型walsh变换的快速算法，分析了该算法的性能，指出这类算法形式多样，应用广泛。     

基于DWT和BP神经网络的人脸识别方法

提出了将人脸图像的离散小波变换DWT和BP神经网络相结合以达到人脸识别的方法。由于离散小波变换具有良好的多尺度特征表达能力,能将图像的大部分能量集中到最低分辨率子图像,高频部分则对应于图像的边缘和轮廓,能很好的表征人脸图像的特征。而BP神经网络具有很强的分类能力,并且可以运用神经网络的学习算法进行学习。实验表明:二者的结合对人脸识别具有计算量小,识别率高的优点,有很强的实用性。     

基于混沌和Walsh变换的二值图像加密算法

提出一种基于混沌映射和Walsh变换的二值图像加密算法。首先对二值图像进行混沌加密,再对混沌加密后的图像用Walsh变换进行置乱,实现图像信息的高强度加密。运用Walsh变换可以在很大程度上节约计算时间。仿真实验结果表明,混沌序列与Walsh变换相结合的方法加密强度高,计算时间短。     

可识别非特定人语音指令的家电遥控器设计

介绍了一种可识别非特定人语音指令的家电遥控器的设计与实现。该遥控器采用意法半导体的STM32F103C8T6作为主控制器,通过ICRoute公司的LD3320芯片完成非特定人的语音指令识别,配合精心设计的外围电路和片上软件,能够有效地完成远距离声音信号的采集、处理、识别,以及家电遥控信号的学习、存储、重现等任务,实现普通家电的语音遥控。     

一种基于Walsh变换的立体匹配基元

提出了一种以Walsh变换系数作为匹配基元的双目立体匹配方法。通过Walsh正交变换核对图像，变换得到Walsh系数，图像的特征被嵌入到该系数中，费用函数采用了Walsh变换系数作为匹配基元，而不是采用传统的像素灰度值。该文给出了算法的费用函数、匹配过程中相关的数据和最后的视差图。试验结果表明，将Walsh 系数作为一种匹配基元的方法是可行和有效的。     

基于两级BP模型的普通话声调识别系统

普通话声调识别参数除常用的基音轮廓外,基音的一阶差分、能量及能量的一阶差分等也具一定的声调特征。实验结果表明:如果将各种参数同时作为一个BP模型的输入参数,声调识别率不但没有提高,反而显著下降,因此,该文提出了将各种参数分别训练一个各自的BP网络,再将这些网络的输出作为另一高层BP网络的输入的普通话声调识别方法。另外,针对上声的特点提出了一种改进的基音平滑算法。这些方法的运用使系统的声调识别率达到90.05%。