基于多时间尺度复合子带噪声语音识别新方法

本文根据多时间尺度分析与子带方法,提出了一种多时间尺度复合子带的噪声环境下语音识别新方法.新方法在不同的时间尺度下分别进行子带特征提取和全带特征提取,并分别进行识别,然后在识别概率层相结合得到最终识别结果.本方法兼有多时间尺度方法和子带方法的抗噪性能.此外,进一步引入频谱差分方法提高语音特征的抗噪性能.对E-SET在NoiseX92下白噪声的识别实验表明,新方法具有良好的抗噪性能.     

一种面向语音识别的新型神经网络

提出了一种新型神经网络模型，描述了该网络的工作原理和训练方法以及识别算法。为克服神经网络对时序信号建模能力差的缺点，引入了非线性分段处理和代表帧特征提取方法。最后介绍了根据这一模型所设计的一个汉语语音识别系统，试验表明该网络在汉语语音识别方面具有较大的潜力。     

抗噪声的小波谱压缩特征提取算法在语音识别中的应用

针对语音识别实际应用过程中的噪声问题,给出了一种新的抗噪声的特征提取算法,即先利用小波变换将语音信号进行小波子带分解,再根据人耳的听觉掩蔽效应,由谱压缩的技术,将小波变换后的子带语音信号进行压缩,从而提取其对应的语音特征。通过MATLAB软件建立实验平台,仿真实验结果表明该语音特征可以在噪声环境下得到较高的识别率。新的特征参数即充分利用了小波的抗噪声特性又有效地降低了语音识别中的训练环境和识别环境间的失配,具有抗噪声的特点。     

基于不变集多小波的语音特征参数提取

在研究不变集多小波理论的基础上,借鉴Mel频率倒谱系数（MFCC）的提取算法,用多小波交换代替傅里叶变换及Mel滤波．构造了一种新的语音特征参数MWBC。汉语数字识别实验结果表明,提出的新语音特征参数MWBC的识别性能和抗噪性能均优于MFCC,为提高语音识别系统的噪声鲁棒性提供了一条新途径。     

清浊音分离抗噪的语音识别算法的研究

针对噪音环境下,语音识别率严重下降,根据清浊音发音原理的不同,提出一种清浊音分离抗噪的语音识别算法。实验结果表明,该方法能在噪音环境下明显提高语音识别率。     

多层前向感知机汉语孤立数码语音识别

本文从模板匹配的角度研究了多层前向感知机（ＭＬＰ）在汉语孤立数目字语音识别中的应用,针对训练样本数受限的情况提出了新的训练方法,研究了语音固化、特征提取、学习算法和策略诸方面问题。对特定人和非特定人汉语孤立数目字语音识别分别达至了９５．７％和９３．０％（无拒识）的识别率。     

基于多频带谱减法的抗噪声语音识别研究

为了减少在噪声环境下测试条件与训练条件不匹配导致的语音识别性能下降,提出了一种结合多频带谱减法的抗噪声语音识别系统。首先提取带噪语音的前几帧作为估计的噪声信号,将带噪语音、估计的噪声信号按频率划分M个互不相交的频带,然后根据每个频带内带噪语音与估计的噪声信号的性噪比,来确定该频带噪声的谱减参数。语音增强作为前端处理,与语音识别器级连构成抗噪声语音识别系统。通过实验仿真表明,基于多频带谱减法的抗噪声语音识别系统在不同信噪比不同类型的噪声下,识别性能明显优于基本谱减法。     

基于语音识别技术和蓝牙技术的数字化家庭综合设计

语音识别技术是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令，其识别过程与人对语音识别处理过程基本上是一致的，包括语音特征提取、声学模型与模式匹配（识别算法）、语言模型与语言处理三个部分。     

基于流形学习LPP算法的语音特征提取应用

语音识别系统中,语音的特征提取是语音识别的关键技术之一。通过对语音的系统研究,提出一种全新的基于流形学习的特征提取方法。流形算法是近些年才发展起来的非线性降维方法,在人脸识别领域已取得较好效果,但在语音识别领域一直处于空白。现提出的基于流形学习LPP算法的语音特征提取方案,是一次重大的尝试,可以为以后深入研究语音识别技术提供较好参考。仿真实验结果表明,该算法与传统特征提取LPCC、MFCC算法相比,可以取得较好的识别率。     

改进汉语数码语音识别中的语音特征提取性能

汉语数据码语音识别中存在三种与语音特征提取性能有关的语音混淆。     

一种基于线性判别分析的稳健话音检测方法

给出一种新的话音检测方法，即在SNR算法的基础上，应用线性判别分析(LDA)对语音特征参数进行降维。在大噪声环境下，该方法提高了系统的稳健性。同时将这种新的方法与基于信噪比(SNR)和基于噪声／语音统计量(N＆S STAT)的算法做了比较，实验表明该方法可以提高检测效率。     

一种基于改进的谱减法的语音增强算法

为改善语音质量,提高语音识别系统的性能,提出了一种新的基于改进的谱减法的语音增强算法。新算法在所有噪声都能转化为加性高斯白噪声的基础上,依据高斯白噪声幅度谱服从瑞利分布的特点,对噪声幅度谱进行精确的估计,并采用频带方差进行端点检测以及时检出语音。仿真分析表明：该方法能够较好地抑制噪声,噪声消除效果较传统算法具有明显的提高。     

Improved perceptually non-uniform spectral compression for robust speech recognition

According to the decline of recognition rate of speech recognition system in the noise environments, an improved perceptually non-uniform spectral compression feature extraction algorithm is put forward in this paper. This method can realize an effective compression of the speech signals and make the training and recognition environments more matching, so the recognition rate can be improved in the noise environments. By experimenting on the intelligent wheelchair platform, the result shows that the algorithm can effectively enhance the robustness of speech recognition, and ensure the recognition rate in the noise environments.     

基于GARCH模型的改进的倒谱域特征参数补偿算法

本文提出了一种改进的倒谱域特征参数补偿算法GMCSM。根据语音信号的时变特性,GMCSM算法使用广义自回归条件异方差(Generalized Auto-Regressive Conditional Heteroscedasticity,GARCH)模型对语音信号的方差进行建模。实验数据表明,与常规倒谱相减法CSM和MEMCSM相比,GMCSM能够更有效地补偿因加性噪声引起的倒谱特征参数失真,减少识别的错误率,特别是在信噪比较低的情况下,GMCSM的性能更为显著。     

非线性统计匹配用于子带鲁棒语音识别

由于语音信号的多变性,识别系统的性能极易受噪声环境的影响而导致性能下降。该文以听觉试验为基础,提出一种新的非线性独立子带隐马尔可夫模型(HMM)最大后验统计匹配算法。该算法依据人耳感知的频选性,根据各子带噪声特点采用统计匹配、MAP估计和HMM/MLP非线性映射来补偿噪声环境的影响。实验表明该算法明显改善了识别系统在噪声环境下的性能。     

Development of an Optimized Feature Extraction Algorithm for Throat Signal Analysis

In this paper, we present a speech recognition system using a throat microphone. The use of this kind of microphone minimizes the impact of environmental noise. Due to the absence of high frequencies and the partial loss of formant frequencies, previous systems using throat microphones have shown a lower recognition rate than systems which use standard microphones. To develop a high performance automatic speech recognition (ASR) system using only a throat microphone, we propose two methods. First, based on Korean phonological feature theory and a detailed throat signal analysis, we show that it is possible to develop an ASR system using only a throat microphone, and propose conditions of the feature extraction algorithm. Second, we optimize the zero‐crossing with peak amplitude (ZCPA) algorithm to guarantee the high performance of the ASR system using only a throat microphone. For ZCPA optimization, we propose an intensification of the formant frequencies and a selection of cochlear filters. Experimental results show that this system yields a performance improvement of about 4% and a reduction in time complexity of 25% when compared to the performance of a standard ZCPA algorithm on throat microphone signals.     

基于离散小波变换和感知频域滤波的语音特征参数

为了提高语音识别系统对环境噪声的鲁棒性,本文通过对几种特征参数的噪声鲁棒性的研究,在感知倒谱分析的基础上,引入了多分辨率小波分析技术,利用小波变换的时频局域性并结合感知频域上的滤波技术,提出了一种新型的语音特征参数,该特征参数对于环境噪声具有很强的耐噪性。     

应用于语音识别片上系统的语音检测算法

语音识别技术的研究已经进入实用化阶段，而实用化语音识别系统中的一个关键技术就是可靠的语音检测。本文提出了一种基于有限状态机模型的实时语音检测算法(FSM-SD)。采用对数最大似然判决帧能量检测器和过零率检测器控制各状态之间的跳转关系。针对语音识别中的MFCC(Mel频标倒谱系数)和LPCC(线性预测倒谱参数)特征提取过程，分别得到两种不同的帧能量计算方法。将FSM-SD应用到在OAK DSP上实现的小词表汉语语音识别系统，通过实验验证了其对系统识别性能和噪声稳健性的有效保证。     

自适应并行模型组合的鲁棒语音身份识别算法

由于环境噪声的影响,实际应用中说话人识别系统性能会出现急剧下降。提出了一种基于高斯混合模型-通用背景模型和自适应并行模型组合的鲁棒性语音身份识别方法。自适应并行模型组合是一种噪声鲁棒性的特征补偿算法,能够有效减少训练环境与测试环境之间的不匹配现象,从而提高系统识别准确率和抗噪性能。首先,算法从测试语音中估计出噪声特征,然后用一个单高斯模型对噪声特征进行拟合得到噪声均值和协方差。最后,根据得出的噪声均值和协方差,调整训练好的高斯混合模型均值向量和协方差矩阵,使其尽可能地匹配测试环境。实验结果表明,该方法可以准确地重构干净语音的高斯混合模型参数,并且能够显著提高说话人识别的准确率,特别是在低信噪比情况下。      

噪声下差分复合子带语音识别方法

本文根据子带特征反映语音信号局部特性和全带特征反映语音信号整体特性的事实，提出了 一种差分复合子带语音识别新方法。先用频谱差分减少噪声的干扰，再将多子带特征识别概率与全带特征识别概率相结合进行综合判决，以得到最终识别结果。将新方法应用于TIMIT数据包0－9十个英文数字和E－Set在NoiseX92的白噪声和F16战机噪声下的识别实验。实验结果表明新方法比传统方法识别性能有很大提高。