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。     

局域网并行处理在语音识别中的应用

在语音识别中，不论是训练语音识别系统，还是使用系统识别语音，都需要进行大量的数据处理，这使得语音识别的研究和实现都变的非常困难。本文提出一种基于局域网的分布式计算机系统的快速并行数据处理方法来实现语音识别的模型训练和语音的识别，不仅加 了训练和识别的速度，节约了大量的时间，而且降低了语音识别任务对硬件的要求，取得了满意的效果。     

语音识别的研究

介绍了语音识别的发展历史和国内外语音识别研究的现状，讨论了语音识别的几个基本问题和影响语音识别的因素，并分析了目前常用的语音识别的各种方法，指出了其优缺点，最后讨论了评价语音识别系统时应考虑的几个技术指标和将来语音处理的发展方向等。     

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.     

汉语语音识别系统评估

汉语语音识别系统评估王仁华，倪晋富（中国科学技术大学合肥２３００２７）关键词语音识别，性能评价，语音数据库１引言汉语语音识别系统评估，是指运用科学的方法和技术手段，来评定不同的识别系统和算法之间的优劣．这项研究对改进和完善现有系统设计，提高系统性能，...     

语音识别技术和应用

一、一般概念 语音识别的终极目标就是研制出一台能听懂任何人、任何内容的讲话的机器。很显然目前的技术水平还难以使得计算机与人类之间的语音交流变得和人与人之间的对话那么自如、方便。甚至曾有专家比喻其难度要超过“人类登上月球”!我们今天进行这一领域的研究与开拓就是要让语音识别技术走入人们的日常生活当中,并不断朝着最高目标而努力。 1.语音识别系统的分类 语音识别系统会有不同的系统设计和实现,因而会有不同的应用范围及限制。现在举出几个比较重要的不同的操作方式,及其可能的应用范围。     

基于ARM的语音识别系统的设计与实现

语音识别技术是语音处理领域的一个关键技术.在研究了语音识别技术原理的基础上,本文提出了一种基于ARM处理器的孤立词语音识别系统的设计方案,包括系统硬件设计、软件设计和算法实现,经过实验测试,可以有效地进行语音识别.     

基于Speech SDK的数字语音识别系统研究

为了较好地实现数字语音识别,运用隐式马尔科夫理论研究数字语音识别系统,通过软件编程研究其在语音识别系统中的应用。在VC++6.0环境下,该系统实现了汉语数字语音的识别。实验结果表明,其达到了较高的识别率。     

语音识别技术分析

语音识别是研究让机器能够听懂人类口述的自然语言的一门学科,其最终目标是实现入与机器进行自然语言通信。介绍了语音识别的关键技术,主要有语音识别单元选取、特征参数提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面,通过具体的实现方法对各种技术作出介绍,以达到在语音识别中提高识别率的效果。最后对各种技术以及语音识别系统的作用和意义作出简要总结。     

噪声鲁棒语音识别研究综述*

针对噪声环境下的语音识别问题,对现有的噪声鲁棒语音识别技术进行讨论,阐述了噪声鲁棒语音识别研究的主要问题,并根据语音识别系统的构成将噪声鲁棒语音识别技术按照信号空间、特征空间和模型空间进行分类总结,分析了各种鲁棒语音识别技术的特点、实现,以及在语音识别中的应用。最后展望了进一步的研究方向。     

国内语音识别研究综述

随着近几年语音识别研究的逐渐升温,把握好语音识别领域的正确研究方向显得尤为重要。本文介绍了语音识别技术的原理及系统构成,对2010年以来中国知网(CNKI)收录的中文核心期刊中主题为语音识别的论文进行统计分析,得出国内语音识别领域的研究现状和趋势。通过探讨其中存在的问题,得出大数据背景下的大词汇连续语音识别系统的设计及实现、方言语音识别研究、语音识别系统在现实生活中的应用以及深度学习、深层神经网络的应用将是未来语音识别领域研究的主要方向。     

嵌入式语音识别系统的研究和实现

本文首先给出了一种适合于在嵌入式平台上实现的可变命令集的非特定人语音识别系统,同传统的基于PC的非特定人语音识别系统相比,该系统具备内存消耗小,运算速度快的优点。然后给出了该语音识别系统在多种嵌入式平台上的实现和评估结果,论证了非特定人语音识别系统在嵌入式平台上实现的可行性及其对硬件的最低配置要求,在技术层次上分析了目前实现高性能语音识别SOC的主要问题和困难,并指出了今后相关的研究方向。     

深度学习神经网络在语音识别中的应用

近年来,随着我国科学技术的不断深入与发展,神经网络逐渐与语音识别技术联系的越来越密切。在传统的语音识别技术中,模板匹配法是其主要的操作方法,而在现代的语音识别技术中,神经网络已成为主要的发展趋势。神经网络技术主要模拟了人类的神经元活动原理,将人类所特有的自主学习、想象能力综合到了语音识别系统中,为语音识别的发展开辟了一条新的途径。本文我们将综合具体事例简要分析深度学习神经网络与语音识别系统的结合。     

基于SPCE061A的语音识别系统的设计

系统采用凌阳SPCE061A单片机作为语音识别系统的主控芯片.通过硬件电路设计和软件代码部分成功的设计并实现了一种具有语音识别功能、语音提示(语音合成)及语音回放(语音编码记录)功能的嵌入式语音识别系统.语音识别模型采用(DHMM)离散隐马尔可夫模型,利用Baum-welth重估算法、前向后向算法、viterbi算法来完成语音模板的训练和语音识别的任务.     

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。     

小词汇量语音识别与应用

本文分析了词汇量的语音识别原理和技术，对系统实现进行了软硬件功能划分，提出了硬件实现方案和软件实现方案，为应用产品的语音识别系统开发作了有益的探索。     

论基于机器人的语音识别技术

语音识别技术是一个涉及多种学科的集成技术,目前已在工业、军事和医疗部门,产品检验和人机语音通信等领域取得了广泛的实际应用.语音识别技术长期以来一直是研究热点,但现有的语音识别系统运行缓慢,成本高,不方便使用.这些缺点影响了语音识别的速度,系统的硬件实现和应用.特别是在吵闹的环境中应用智能机器人语音识别更是非常困难.用于识别的工业智能机器人技术研究也越来越受到人们的关注.     

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LD3320的语音控制系统设计实现

语音识别是实现语音控制的关键技术,自然语音的人机交互也是当前的研究热点和难点。该设计运用STC10L08XE单片机,结合ICILoute公司的高性能LD3320语音识别芯片,进行了语音控制系统的总体结构、主控制模块和语音识别模块的软硬件设计。完成了基于非特定人的语音识别系统的静态测试,其对于语音命令的平均识别率可达90...     

蒙古语语音识别系统语言模型的设计

目前,蒙古语语音识别的研究尚处于空白阶段,因此蒙古语语音识别系统的研究与开发具有重要意义。而语言模型的确立是语音识别系统中最重要的环节之一。本文根据自己的实践,通过实验的方法最终确立了蒙古语、大量词汇语音识别系统中适宜的语言模型。