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隐马尔可夫模型(HMM)参数迭代算法的改进 总被引:3,自引:1,他引:2
本文提出了一种改进的隐马尔可夫模型(HMM)参数迭代算法,该算法克服了传统算法的缺点,提高了HMM参数系统的分辨率,把它用于语音识别,可以有效地提高语音识别率。 相似文献
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线性预测HMM(Linear Prediction HMM,LPHMM)并没有象传统HMM那样引入状态输出独立同分布假设,但实用中识别性能并不佳.通过分析两种HMM的各自优劣,本文提出了一种新的语音识别的混合模型,将语音静态特性(基于传统HMM)和动态特性(基于LPHMM)分别描述又有机结合在一起,更为精确地刻划了真实的语音现象,同时又继承使系统的实现改动很小和较小的计算量.汉语大词汇量非特定人连续语音识别的实验表明,混合模型的识别性能显著好于LPHMM和传统HMM.理论上,本文还给出了LPHMM的一组闭式参数重估公式. 相似文献
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基于连续HMM的孤立语音鲁棒性识别方法 总被引:5,自引:1,他引:5
对于基于连续稳马尔可夫模的语音识别系统,为了提高系统在环境噪声下的鲁棒性,本文提出了一种能有效抑制加性平稳噪声和通道卷积噪声的相对自相关序列的Mel倒谱参数(RAS_MFCC+△RAS_MFCC),进行特征参数级的去噪,明显地改善了系统的噪声鲁棒性。 相似文献
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并行子带HMM最大后验概率自适应非线性类估计算法 总被引:1,自引:0,他引:1
目前,自动语音识别(ASR)系统在实验室环境下获得了较高的识别率,但是在实际环境中,由于受到背景噪声和传输信道的影响,系统的识别性能急剧恶化.本文以听觉试验为基础,提出一种新的独立子带并行最大后验概率的非线性类估计算法,用以提高识别系统的鲁棒性.本算法利用多种噪声和识别内容功率谱差异,以及噪声在不同频带上对HMM影响的不同,采用多层感知机(MLP)对噪声环境下最大后验概率进行非线性映射,以减少识别系统由于环境不匹配而导致的识别性能下降.实验表明:该算法性能明显优于最大后验线性回归算法和Sangita提出的子带语音识别算法. 相似文献
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基于电话用户交换机的语音识别系统研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本论文对电话用户交换机研制了一个声控语音命令交换系统,该系统能够实现与特定人无关中小词汇量连续命令语音自动识别,研究中统计了用和命令语句,生成相应识别文法网络,识别系统的训练采用由子词模型构成的复合模型进行强化训练,识别采用令牌传递式改进Viterbi算法,提高系统的识别性能,论文比较了不同语音特征参数以及隐含马尔可夫模型状态数对电话语音识别精度的影响,研究中还开发识别系统拒识系统,在无拒识情况下 相似文献
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隐马尔可夫模型(HMM)已成为语音识别中的主流技术,首先介绍了语音识别技术的原理和结构,然后介绍了HMM的三个基本问题及其解决方法,最后利用Matlab仿真工具设计了一个孤立词的语音识别系统,实现了数字0~9的识别. 相似文献
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本文探讨经短时信号处理后的语音信号帧间相关信息对基于隐马尔可夫模型(HMM)的语音识别系统识虽精度的影响,鉴于HMM的输出独立假设导致语音帧间相关信息的损失,本文提出了一种描述帧间相关信息的统计模型-马尔可夫链(MCM)用来弥补HMM在这方面的缺陷;经非特定人和多话者孤立字实验表明,用MCM作为HMM的辅助模型,可将原有HMM系统的识别率提高约1~6个百分点。 相似文献
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针对隐性马尔可夫模型(Hidden markov model, HMM)识别低频隐身目标参数建模固有问题,提出了基于雷达散射面积(Radar Cross Section, RCS)序列改进HMM目标识别分类算法。构建RCS观测序列的全局概率函数,提取序列变化特征,使模型的状态数能自动适应待建模信号结构的复杂性,并采用隐性马尔科夫模型表征雷达目标RCS变化特征,实现雷达目标的识别分类。仿真结果表明该算法可提高低频隐身目标识别的可靠性,信噪比和识别分类效果得到显著提升。 相似文献
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以Xilinx公司Virtex-II Pro为开发平台,实现了一个基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,简称HMM)非特定人的孤立词语音识别系统.系统采用改进的基于语音对数域能量变化率的实时端点检测算法,仅对检测的有声段语音进行特征提取和解码,减少了要处理的语音帧数.实验表明系统在150词条的情况下识别率达到97.3%,识别时间为1.42倍实时. 相似文献
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神经网络与HMM构成的混合网络在语音识别中应用的研究 总被引:7,自引:0,他引:7
隐马尔可夫模型(HMM)技术是语音识别中应用较为成功的算法,但它的缺点影响了其精度、速度、硬件实现和推广应用。神经网络(NN)具有并行性、强的分类能力和易于硬件实现等优点。将NN与HMM相结合构成混合网络,能克服HMM与NN的缺点,保留双方的优点。本文详细评述了目前在语音识别中应用的由HMM和NN构成的四种混合网络。通过对其结构、识别性能和特点的分析,可以看出HMM和NN构成的混合网的性能明显优于 相似文献
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关键词检出(keywordspottin)g也称词检出(wordspottin)g,是近年来语音识别中颇受重视的研究领域,可广泛应用于电话的自动接听和对话监听、语音的录入和检索等方面。文中首先介绍了关键词检出的HMM方案及其研究成果,并对其进行了仿真实验,最后指出了关键词检出尚待解决的一些问题及研究方向。 相似文献
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提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)和学习向量量化(LVQ)神经网络的语音识别方法.该方法先用HMM生成最佳语音状态序列,然后用函数逼近技术产生对最佳状态序列进行时闻归正,最后通过LVQ神经网络进行分类识别.理论和实验结果表明,混合模型的识别率明显高于隐马尔可夫模型的识别率. 相似文献
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利用隐马尔可夫模型(HMM)的动态时间序列建模能力及神经网络的模式分类能力,构成混合语音识别模型,同时考虑到语音信号的非平稳性,采用小波分析方法提取语音特征向量。通过时间规整方法,将所有具有可变长度的语音特征向量转换为相同维数的特征向量,从而简化了神经网络的结构。仿真结果表明,采用混合语音识别模型以及时间规整方法,不仅可提高识别率,同时大大缩减了训练时间,获得了很好的识别效果。 相似文献