为连续语音识别用的单词音节神经网络建模的研究

本文主要研究连续语音中单词音节的神经网络建模问题.采用了一种富有特色的特征提取方法,并依据高维空间点覆盖理论,对实际连续数字语音的各不同数字音节,以人工切自连续数字语音中的2640个单字音节,构建连续语音中各不同数字音节的特征空间覆盖区,并使用7308个自连续数字语音中切分出的单字音节,利用仿生模式识别原理,进行了建模正确性验证.验证结果正确率达到97%以上,对同样数量的少量建模样本,识别率优于SVM方法.     

DTW的ASIC实现算法研究

通过分析DTW算法，提出了一种适合ASIC实现的心动阵列结构。仿真结果表明，该并行VLSI处理器阵列系统能够在N M-1个时钟周期内计算出两个模板的匹配加权距离。较之基于通用处理器串行实现的DTW算法需要的3pMN／2个时钟周期，该算法节省了大量的运算时间。     

快速语音识别算法的研究

针对特定人、孤立词的语音识别算法动态时间规整(DTW),在大词汇量识别时计算量大、识别时间长的缺点,提出一种快速语音识别算法。先将语音特征分段后K均值聚类,再用欧氏距离对其计算,最后用改进的识别策略得到识别结果。实验结果表明,该方法在保证识别率的前提下,大大缩短了识别时间,具有很高的实用性。     

HMM连续语音识别中Viterbi算法的优化及应用

基于HMM连续语音识别系统声学层的最佳路径识别算法有很多种 ,其中Viterbi算法在CPU时间、存储量及实施方面性能都较为优越 ,是在实际应用中经常采用的方法之一。但它还不直接适用于实时系统 ,其算法压力仍是影响整个系统效率的瓶颈问题。文章就此提出了该算法的两种改进 ,Viterbi Bear与Viterbi Window ,以提高解码效率。试验表明 ,在合适的参数选择之下 ,采用Viterbi Beam ,解码时间缩短为基带系统的 4 7.3% ,识别错误率仅上升了 8.5% ;而Viterbi Window甚至可以在不影响识别精度的前提下将解码时间缩短为原来的 36.2 %。文章最后还列举了这一技术的诸多应用。     

语音识别中动态时间规整算法的硬件加速实现

动态时间规整算法(Dynamic Time Warping,DTW)是语音识别中常用的技术之一.为了提升因数据量增加以及算法对数据的高度依赖性所导致的计算性能降低,提出一种针对语音帧的动态时间规整算法硬件架构.识别计算过程中,通过使用算法时间复杂度相对低的下界距离函数(Lower Bound Function,LBF)...     

正反向隐马尔可替模型及其在连续语音识别中的应用

本文针对语音信号中客观存在的正、反向依赖特性，明确提出了用条件概率的概念来定量表述语音信号的这种正、反向的马尔可夫依赖关系，提出了描述语音信号这种正反向依赖关系的正反隐马可夫模型，并实验证明了仅仅利用语音反向依赖关系语音识别同样也能获得相当可观的识别性能。     

改进的LB算法在动态手势识别中的应用

为了提高动态手势识别中的匹配效率,提出一种改进的LB算法.首先,对采集手势深度信息进行实时分割,并使用一种新的特征提取方法对手势进行描述.然后,引入锚定距离的概念,并将其应用到LB算法当中,同时进行分类和识别.最后,分别对比其他两种相关算法的执行时间,以及改进LB算法的识别率.实验结果表明,提出的方法在不影响识别率的情况下,对算法执行效率有了很大的提升.     

孤立词语音识别算法研究与设计

语音识别在非接触式控制系统中的应用普遍,基于数字化平台的孤立词语音识别技术是一项重要的研究方向。文中介绍了短时能零差断点检测算法,采用MEL频率倒谱系数特征参数提取算法和动态时间规整的模型匹配方法,并用Matlab进行仿真,仿真结果表明,系统具有较强的实时性和较高的识别率。     

基于DTW算法的语音识别系统实现

动态时间归整(DTW)算法的实现简单有效,在孤立词语音识别系统中得到了广泛的应用.介绍了将DTW算法移植到TMS320VC5402上实现孤立词语音识别的原理、系统硬件组成和软件设计.研究结果表明,系统能满足实时性能要求,识别效果良好.     

汉语连续语音识别结果评价算法研究

 在汉语语音识别中,由于汉语构词的特点,使得基于词的汉语语音识别结果评价不准确。论文对于传统连续语音识别结果评价算法进行了改进,提出了一种基于字词混合的汉语连续语音识别结果评价算法,可以有效完成基于词的识别结果评价,同时也将识别结果评价由四种情况(正确、替代、插入、删除)扩展到六种情况(增加了插入式替代和删除式替代),可以为语音识别的后处理提供更多有用的信息。实验表明,本文所提算法可以有效降低传统评价算法带来的虚假错     

一种基于动态规划的间断连接 无线互联网络选路算法

 在无线互联网络中,由于自然干扰或网络规划的需要,节点之间无线链路通常在时间上具有间断特性.我们将链路具有间断特性的无线互联网络称为间断连接无线互联网络.间断连接无线网络的路由优化问题需要联合考虑无线链路的时间和空间特性,这就为间断连接无线互联网络的选路问题提出了新的挑战.本文为这种网络提出了一种全新的选路算法——DPRA算法,该算法在链路统计特性的基础上,采用动态规划的方法,以转发时延为选路标准进行路由的选择.仿真结果表明,本文提出的算法可以有效得到间断连接无线互联网络中时延最短的路径.     

基于FPGA的说话人识别算法的实现

文中介绍了一种基于FPGA的DTW说话人识别算法的实现方法,根据算法本身的特点,采用了一种适合于硬件实现的搜索路径约束条件,并利用收缩阵列来处理模板匹配中的运算,从而提高了算法的模板匹配速度和识别效率,在处理性能上优于现在常采用的基于软件的实现方法,适用于电话语音信道的实时大容量的说话人识别系统.     

基于中文分词的文本相似度动态规划算法

针对传统的基于动态规划的对论文的文本相似度计算的不足,提出了一种基于中文分词和动态规划的论文文本相似度计算方法,并对此进行了讨论。该方法克服了一般基于动态规划的计算方法所具有的效率低,判断准确率低的缺点。通过对实际中的论文数据库中论文进行测试和分析,该算法能提高计算准确率,并一定程度上提高了运算速度,可以应用于论文防抄袭系统中。     

动态规划算法在运动点目标检测中的应用研究

序列图像中低信噪比运动点目标的实时检测算法,是许多实时处理系统中的关键算法之一。该文在对面临的实际问题与对检测算法分析的基础上,详细阐述和研究了利用LS线性预测器的动态规划能量累积算法,并根据仿真实验的效果,指出此算法较直接动态规划能量累积算法可最大程度地降低能量扩散,减少团聚在目标周围的虚警目标点,十分利于后续轨迹关联检测处理.     

基于动态时间规整和主动外观模型的动态表情识别

针对静态表情特征缺乏时间信息,不能充分体现表情的细微变化,该文提出一种针对非特定人的动态表情识别方法：基于动态时间规整(Dynamic Time Warping, DTW)和主动外观模型(Active Appearance Model, AAM)的动态表情识别。首先采用基于局部梯度DT-CWT(Dual-Tree Complex Wavelet Transform)主方向模式(Dominant Direction Pattern, DDP)特征的DTW对表情序列进行规整。然后采用AAM定位出表情图像的66个特征点并进行跟踪,利用中性脸的特征点构建人脸几何模型,通过人脸几何模型的匹配克服不同人呈现表情的差异,并通过计算表情序列中相邻两帧图像对应特征点的位移获得表情的变化特征。最后采用最近邻分类器进行分类识别。在CK+库和实验室自建库HFUT-FE(HeFei University of Technology-Face Emotion)上的实验结果表明,所提算法具有较高的准确性。     

基于DTW算法的语音识别电话系统

介绍了动态时间伸缩算法在语音识别电话系统中的应用。阐述了语音识别电话系统的硬件结构及算法在该系统的实现过程。     

基于MIM_LB算法的连续数字语音识别

互信息匹配模型依据互信息理论而提出，在语音识别中已经显示了良好的性能，文章在互信息匹配理论的现有成果的基础上，提出了基于互信息估计的连续语音识别算法MIM_LB算法，实验表明提出的算法简单有效．优于传统的LB算法。     

基于MI_OneStage算法的连续数字语音识别

语音识别的互信息匹配模型是依据互信息理论而提出的。在互信息匹配理论的现有成果的基础上,提出了基于互信息估计的连续语音识别算法—MI_OneStage算法,实验表明所提出的算法简单有效,优于传统的OneStage算法。