大词汇量连续语音识别中搜索空间的表示及相关搜索方法的研究进展

本文综述了近年来大词汇量连续语音识别中搜索空间的表示及相关搜索方法的研究进展,分析了搜索空间的表示及相关搜索方法对语音识别性能产生的影响,并对本领域的研究中存在的问题和未来的发展动向进行了讨论.     

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。     

基于改进卷积神经网络的汉语连续语音识别方法

根据当前的识别需求及标准,提取语音识别基元,采用多目标的方式,提高识别的效率,布设交叉多目标识别矩阵,同时改进卷积神经网络连续语音识别模型,采用动态识别规整完成语音识别处理。测试结果表明,与传统面向健壮自动汉语连续语音识别测试组和传统基于改进多带谱减汉语连续语音识别测试组相比,所设计的改进卷积神经网络汉语连续语音识别测试组语音误识率被较好地控制在20%以下,说明在改进卷积神经网络的辅助下,语音识别效果明显改善,针对性更强,具有实际的应用价值。     

一种基于数据筛的音频视频连续语音识别系统

文中考虑语音的音频和视频双模型特性，建立了一个在噪音环境下的基于音频和视频复合特征的连续语音识别系统。在视频特征提取方面，引入了一种鲁棒性较好的数据筛特征提取方法：在音频和视频集成建模方面，使用多数据流HMM来反映语音的双模型特性。识别实验表明，文中建立的音频视频连续语音识别系统具有很好的抗噪性。     

汉语连续语音中声调识别的特殊性研究

大词汇连续语识别是当前语音识别研究的主流，探讨其中声调识别的特殊是一项有意义的工作，本文从声调获取，语音分割，声调模式和声调识别等进行了研究，通过对现有研究成果的分析和总结，并结合自己的研究工作，得出了若干结论，提出了基于音节的连续语音声调识别思想。     

大词汇量连续语音识别探讨

文章探讨了中文和英文的大词汇量连续语音识别,讨论了如何设计数据库进行不同识别技术的评测,采用何种评测方法,以及一些代表性的语音识别技术.     

连续语音识别技术及其应用前景分析

连续语音识别技术,是集语音处理、模式识别、句法和语义分析于一体的综合性语音处理技术,能够识别任意的连续语音,如一个句子或一段话,大大提高了语音交互的连续性和体验度,是语音识别技术的核心之一。本文介绍了连续语音识别技术的研究现状及几种常见的技术方法,并且分析探讨了连续语音识别技术的应用和发展前景。     

汉语连续语音识别系统与知识导引的搜索策略研究

从整体上介绍了汉语连续语音识别系统的基本原理,并重点对声学和语言两个层面的建模与搜索策略进行了分析.在对传统帧同步搜索算法进行研究的基础上,提出了基于统计知识的帧同步搜索算法SKB-FSS.它包含了三个主要的功能层次:基于归并的音节切分自动机产生确定的搜索边界点,由统计得到的差分状态驻留信息控制搜索过程中的状态转移,利用词搜索树控制音节候选的扩展规模并根据动态前向预测的方法进行合理而及时的路径剪枝.实验结果验证了该搜索策略的有效性.     

汉语语音识别中声学界标点引导的随机段模型解码算法

提出了一种随机段模型的解码优化算法.检测出具有语音学意义的界标点,根据这些界标点分析临近语音段的边界信息和声韵母类别信息,最后将这些边界信息和类别信息用于指导随机段模型的搜索过程.实验中,两种类型的界标点能较为准确地被检测出来,并用于指导随机段模型的解码,在“863-test”测试集上进行的汉语连续语音识别实验显示,在正确率只有轻微下降的同时,解码时间下降了12.92％,这表明了将语音学知识引入语音识别系统的有效性.     

汉语连续数字串语音识别系统

汉语数字串在语音识别中具有重要的地位,文章设计实现了一个实用化的汉语连续数字串语音识别系统,并针对汉语数字混淆度大的特点进行了分析,提出了模型改进和语速控制策略,使系统具有很好的整体性能。     

电话语音识别系统

讨论了一个典型的电话语音识别系统的设计与实现。首先提出了系统的整体模型,之后给出了系统的整体结构和系统的主要模块。较详细地介绍了声学层识别的速度优化和电话信道补偿问题,以及语言模型的容错算法和基于语义依存关系的容错理解模型,并对系统各层次模块性能进行了实验测试。     

基于神经计算机并行运算的连续语音识别

人工神经网络具有强大的模式分类能力,除此之外还有一个优点即其大量的并行神经计算能力,使得以低廉的硬件开销来实现高速并行运算成为可能,这在实时模式识别中是非常重要的。文章介绍了以预言神一号小型神经计算机的并行神经运算为核心的连续语音的实时识别的算法,实验表明该算法有很高的实时性和较好的识别率。     

VB中创建语音识别应用程序

使用VB中SPI提供的DirectSpeechrecognition控件,创建了语音识别的VB应用程序。本文的应用程具有语音“命令与控制”功能,同时也可作为一些复杂语音识别程序开发的核心部分。     

语音识别技术研究进展

简单介绍了语音识别技术的发展历史和现状,阐述了语音识别系统的基本原理,对语音识别的基本方法和识别过程进行了深入分析,尤其对HMM模型及其改进型作了详细说明,探讨了语音识别技术发展过程中的难点问题,给出了相应对策,并对语音识别技术的发展方向和前景作了展望.     

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。     

一种用于说话人性别鉴定的混合算法

提出一种用于语音识别的性别鉴定的算法,算法融合基音频率鉴定法和隐马尔可夫模型(HMM)鉴定法的混合算法.循环幅度差函数用于检测基音频率,HMM鉴定法建立男女两个HMM,用Viterbi算法将输入语音匹配到这两个模型,用匹配结果鉴定性别,基于这两种方法设计了一个线性分类器,在TIMIT、HTIMIT和南方口音语料库上采用1s长的语音片段进行测试,达到98.54%的正确率.将该算法应用于连续语音识别前端,较大提高了识别精度.     

基于模糊自适应Hamming网的语音识别方法

本文提出了一种基于模糊自适应Hamming网络的连续汉语识别方法,用模糊自适应Hamming网络来估计HMM中的状态观测概率。结合HMM对动态时间序列极强的建模能力和神经网络的分类决策能力来提高语音识别的准确率。通过对非特定人汉语连续词的语音识别实验,证实了该方法的有效性。     

噪音环境下的语音识别研究

文章详细介绍了一些常用的去噪处理方法,也介绍了笔者在抗噪语音识别方面的研究工作,文章最后给出了很有潜力的一些抗噪识别方式。