基于小波变换的语音特征参数提取

将小波变换的多分辨率特性用于改进Mel频率倒谱系数MFCC的前端处理中,给出了一种新的语音特征参数——小波MFCC。其特点在于采用小波变换、分层FFT和频率合成代替原来MFCC中的FFT部分,使频谱分辨率提高了一倍。试验证明,小波MFCC特征参数在较大词汇量情况下,其识别率优于MFCC特征参数的结果。     

基于Mel频率倒谱系数的DSP语音识别系统

以Mel频率倒谱系数（MFCC）作为语音识别的特征参数，采用动态时间规整（DTW）识别算法，实现以数字信号处理器TMS320VC549为内核的语音识别。采用24阶MFCC作为特征量。软件系统直接对数字信号处理器进行编程，采用Mel频率倒谱系数定点算法计算特征参数，用动态时间规整算法搜索匹配路径。硬件系统采用单片机AT89C51实现与TMS320VC549的通信，在有信道噪声和频谱失真的情况下，能产生更高的识别精度。     

基亏小波变换的语音特征参数提取

将小波变换的多分辨率特性用于改进Mel频率倒谱系数MFCC的前端处理中,给出了一种新的语音特征参数——小波MFCC。其特点在于采用小波变换、分层FFT和频率合成代替原来MFCC中的FFT部分,使频谱分辨率提高了一倍。试验证明,小波MFcc特征参数在较大词汇量情况下,其识别率优于MFCC特征参数的结果。     

基于小波去噪的语音识别系统

在语音信号分析的理论基础上,考虑了语音识别系统的实际应用要求,提出了小波去噪技术的研究。文中介绍了小波分析的基本理论,选取了最佳小波基,有效去除了语音信号中大部分噪声。采用了MFCC参数和HMM算法,最终建立了噪声环境下语音识别系统。     

基于小波包分解的抗噪说话人识别特征参数

为了提高说话人识别中语音特征参数的鲁棒性,提取了新的特征参数DWT-MFCC,在提取该参数时利用了新构造的阈值函数,并基于高斯混合模型的说话人识别系统进行实验。实验结果表明,相对于传统的MEL倒谱系数（MFCC）参数,在相同的噪声环境下,DWT-MFCC参数具有更高的说话人识别率。     

融合Mel系数和kNN的语音端点检测

语音端点检测是语音处理过程中的重要环节。为了提高在不同噪声环境下语音端点检测的准确率和鲁棒性,提出了融合语音Mel频率倒普系数和kNN分类算法相的语音端点检测方法。该方法提取语音信号的Mel频率倒普系数作为语音特征参数,然后将特征向量作为kNN分类的输入进行训练学习,建立语音端点检测模型,并进行仿真实验,结果表明该方法是一种准确率高、鲁棒性强的语音端点检测方法。     

利用抗噪幂归一化倒谱系数的鸟类声音识别

 针对真实环境中各种背景噪声下的鸟类声音识别问题,提出了一种基于新型抗噪特征提取的鸟类声音识别技术.首先,根据适用于高度非平稳环境下的噪声估计算法求出噪声功率谱.其次,使用多频带谱减法对声音功率谱进行降噪处理.接着,结合降噪的声音功率谱提取抗噪幂归一化倒谱系数(APNCC).最后,采用支持向量机(SVM)分别对提取的APNCC,幂归一化倒谱系数(PNCC)和Mel频率倒谱系数(MFCC)对34种鸟类声音进行不同环境和信噪比情况下的对比实验.实验表明,提取的APNCC具有较好的平均识别效果及较强的噪声鲁棒性,更适用于信噪比低于30dB环境下的鸟类声音识别.     

基于小波变换的语音质量客观评估方法研究

对小波变换原理进行简要分析的基础上,对小波变换与小波美倒谱(MFCC)方法相结合进行语音客观音质评价的方法进行了研究,给出了小波美倒谱语音音质评估原理及计算流程。使用MFCC方法和小波美倒谱算法分别计算原始语音文件与受扰语音文件的失真距离,并将失真距离与主观评测结果进行相关分析,得出相应算法的相关系数和方差值,通过对比表明小波美倒谱语音评估方法对于以倒谱域参数为基础的客观评价方法有很大改善。     

汉语语音识别的抗噪性前端算法及性能分析

讨论了欧洲电信标准委员会ETSI提出的分布式语音识别系统的抗噪前端特征提取算法,该算法融合多种抗噪技术。结合汉语语音的特点,进行了汉语语音识别整体框架下的算法实现,并进行了实验和分析,典型噪声环境下的识别结果证明,相对于基线MFCC特征提取算法,稳健性有较大提高。     

基于小波变换的语音除噪虚拟仪器系统

基于小波变换,借助虚拟仪器平台构造了一种语音除噪的仪器系统,通过调用不同的小波基MATLAB算法和变换阈值系数控制实现了一般语音除噪的功能,仿真结果表明该系统具有良好的除噪效果。     

基于快速MFCC计算的说话人识别系统的设计

在语音识别中,MFCC 参数是说话人识别中常用的特征参数之一。文中针对说话人识别速度较慢以及占用资源较大的问题,提出了一种 MFCC 计算的有效方案。利用 MFCC 滤波器的频率响应函数的三角形结构,改进了 Mel 滤波器的设计方法。实验结果表明,文中所提方案在单帧内存访问时间上减少了 83.6％,在保证识别准确率不降低的情况下,使识别速度大幅度提高,降低了说话人识别计算的复杂性。     

基于小波包变换的说话人语音特征参数及其在说话识别中的应用

在说话人识别系统中,能够反映说话人个性的语音特征参数是系统的关键问题之一。本文提出了一种新的说话人识别方法：在小波变换的基础上,借鉴MFCC特征参数的提取,基于GMM模型,用小波包变换代替傅立叶变换,提取新的特征参数DWPTMFCC,实验结果表明,该方法简单可靠,有效可行,具有较高的识别率,与已有方法相比,具有广泛的实用性。     

基于小波神经网络的嵌入式语音识别系统

以ARM和嵌入式操作系统Windows CE为平台设计了基于小波神经网络的语音识别系统。首先介绍了语音识别的基本原理、系统的硬件组成、系统的功能结构、系统的工作原理,然后叙述了小波和神经网络的理论知识及算法,最后介绍了嵌入式语音系统的软件设计。由于采用S3C2410芯片负责系统的控制和识别工作,而语音信号的特征提取和训练算法全部由SPCE061A芯片来完成,从而使得语音识别系统识别率提高,可移植性好。     

基于Bark子波变换和RAS-MFCC特征的语音识别系统研究

提出了一种适用于低信噪比下的语音识别算法.该算法在前端利用人耳听觉掩蔽效应进行语音增强,然后提取一种在不需要噪声先验知识,能避免大量计算的情况下能较好地消除系统加性噪声的自相关MFCC(RAS-MFCC)参数,作为语音特征参数进行识别.     

基于小波网络和HMM的语音识别方法

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。     

语音信号的Bark子波变换及其在语音识别中的应用

本文首先在语音感知实验基础上所得到的Bark尺度概念与子波的构造联系起来,提出了一种语音信号Bark子波及其变换.在感知特性中,它与人耳的听觉系统是直接吻合的:在数学上,它是一种非正交的但却是超完备的,可逆且是自反演的子波变换.应用在语音识别中时,利用子波的局部基性质,取较小的分析帧长,提高了前端处理的时间分辨率.实验表明,所形成的新特征在对辅音区别能力方面明显优于目前应用于广泛的MFCC特征.     

基于小波包变换和MFCC的说话人识别特征参数

研究了小波包变换及MFCC参数的提取,结合二者特点,提取了基于小波包变换和MFCC的新参数DWT-MFCC．并在基于16阶GMM系统上进行说话人识别实验。实验结果表明,相对于传统的MFCC参数,在相同的噪声环境下,DWT—MFCC参数具有更高的说话人识别率。     

基于MFCC和二乘向量机的话者识别系统

讨论了以二次等式约束条件为基础的一种改进的向量机即最小二乘向量机(LSSVM)算法,用其对话者进行识别,并与传统的支持向量机(SVM)进行了识别比较。实验中,采用美尔倒谱系数(MFCC)作为话者语音特征参数。实验表明,基于LSSVM的话者识别比传统的SVM话者识别计算复杂度小,训练时间短,效率更高;同时,识别率也有一定的提高,对话者识别有很强的适应性。