基于DHMM的嵌入式语音识别系统的实现与优化

为满足在嵌入式系统上实现非特定人的语音识别需求,介绍一种采用离散隐马尔科夫模型(DHMM)的嵌入式语音识别系统的实现方法.设计出一种在嵌入式系统上完成语音识别功能、在PC系统上完成模板训练功能的软件架构.针对TMS320VC5509A处理器的特点,对识别软件进行实现和优化.根据语音信号不可逆的特点,提出一种优化的viterbi算法.实验结果表明,在保证识别率的条件下系统取得了200ms以内的实时响应速度,具有很高的实用性.     

基于深度学习的空管语音识别

文章在分析空中交通管制业务的基础上,研究一种适用于我国民航管制通话的端到端语音识别算法。文章设计了基于卷积神经网络和循环神经网络的深度学习模型,以CTC作为损失函数使用已标注数据进行迭代训练,从而优化模型参数。以空中交通管理中的管制通话语音作为模型的输入,最终输出中文汉字和空管专有名词。使用真实采集的管制通话语音数据进行实验,在10 h的训练数据上词错误率为9.49%。实验结果表明,与传统的语音识别算法比较,该算法有更优异的识别效果。     

基于语音识别的朝鲜语语音检索方法

针对基于语音识别的语音检索方法对语言模型的强依赖问题,通过改进声学模型学习框架提出了一种新的朝鲜语语音检索方法.该方法首先修改KoSpeech框架的网络模型,通过训练得到了朝鲜语的声学模型; 其次通过语音文档分割方法构建了语音文档索引库; 最后利用编辑距离匹配的方法实现了语音检索.实验结果表明,改进的朝鲜语声学模型学习框架降低了语音检索方法对语言模型的依赖和大规模数据集的要求.当k取9时, top -k评价方法的检索均值平均精度达到86.74%, 召回率达到95.25%, 该结果表明本文提出的方法是有效的,具有一定的实际应用价值.     

基于TSG110的语音识别控制器

目的研究用自然语言向智能家居系统进行信息输入和对相关设备的控制及语音识别控制器设计．方法通过对语音信号特点和识别技术的分析，对语音识别系统的语音特征提取、声学模型与模式匹配、语言模型与语言的处理，阐述了HMM算法和DP匹配的语音识别算法，指出孤立词识别系统结构的特点．结果利用TSG110芯片，给出语音识别控制器的识别技术和系统硬件结构、软件设计及组成方法．结论语音识别技术运用于智能家居系统的语音识别控制器，使其具有语音分析、识别和系统控制等功能，实现信息输入与控制．     

基于VQ-VAE与Do-Conv层的无监督语音表示学习

针对在无监督条件下,对语音信号提取语音表示的问题,提出了Do-VQVAE模型。提出的Do-VQVAE模型主要基于矢量量化变分自编码器的结构进行实现,并在此基础上,引入深度方向超参数化卷积层构成编码器。该模型通过编码器-解码器的结构,以无监督的方式提取语音信号的特征,将编码器的输出通过码书的映射进行量化,得到离散的语音表示。在实验过程中还引入了互信息神经估计,旨在提高学习到的语音表示的说话人不变性。提出的模型在ZeroSpeech 2019挑战的数据集上进行了训练和测试,经过测试,模型的ABX错误率相比于基线和卷积VQ-VAE模型都有明显降低,并取得了与最好系统相媲美的结果。     

基于迁移学习与深度森林的晶圆图缺陷识别

为了有效识别晶圆图缺陷模式并及时诊断制造过程的故障源,提出基于迁移学习和深度森林集成的DenseNet-GCForest晶圆图缺陷模式识别模型. 为了解决深度学习模型训练困难和晶圆图缺陷类型数目不平衡的问题,利用迁移学习将深度卷积神经网络DenseNet在ImageNet上预训练的网络权重参数迁移至本模型并重新设计分类层,以减少深度网络模型的训练时间并提高模型的特征提取能力;基于DenseNet网络提取的高维抽象晶圆图特征,引入深度森林模型进行晶圆图特征缺陷模式识别. 工业案例的实验验证结果表明,该方法的识别准确率达到了96.8%,并提高了识别效率,其性能优于典型的卷积神经网络以及其他常用识别方法.     

基于智能家居控制的嵌入式语音识别系统

通过分析嵌入式语音识别技术和智能家居控制的原理,设计了基于智能家居控制的一种非特定人孤立词的语音识别系统.该系统由ARM 11处理器和WM9713语音处理等核心芯片组成,采用WinCE操作系统.测试表明,嵌入式语音识别系统具有较高的识别率、实时性和易于实现的特点.该识别系统为智能家居提供方便、准确的设计方案,有广泛的市场前景.     

基于深度LSTM的端到端的语音识别

基于长短时记忆(LSTM)神经网络在语音识别方面的良好性能,本文引入了一种新的深度LSTM方法.该方法利用深度控制门控函数连接多层LSTM单元,在循环神经网络中引入了上下层之间的线性相关性,可以更深层地构建语音模型.同时利用链接时序分类的训练准则进行模型训练,搭建端到端语音识别系统,解决了隐马尔可夫模型需要将标签和序列强制对齐的问题.实验表明,深度LSTM可以提高语音建模的性能,相比使用标准LSTM的模型,在准确率方面提高约4%.     

基于DSP的嵌入式语音识别系统的研究与实现

设计并实现了一个特定人、孤立词和小词汇量的嵌入式语音识别系统.系统硬件的核心芯片采用普遍使用的16位定点DSP芯片TMS320VC5416,软件上主要采用动态时间规整算法来实现语音识别.给出了系统整体的软硬件框架,并比较和分析了分别将线性预测倒谱参数和美尔频标倒谱参数作为语音特征参数时系统的性能,为语音识别的嵌入式应用提供了参考依据.     

基于元音模板匹配的声效多级检测

针对鲁棒语音识别中的声效模式检测问题,提出了一种分级检测方法. 首先使用整体谱特征训练高斯混合模型来判定语音信号是否耳语. 对于非耳语的语音信号,通过声学界标点检测来获取信号中的元音段,然后通过元音模板匹配来确定语音信号具体的声效模式. 在863-test测试集上进行的声效检测实验结果显示,除耳语识别精度略有下降外,其他4种声效模式的识别精度均有大幅度的提高. 实验结果表明了将语音信号整体特征与局部元音特征相结合在声效检测中的有效性.