一种基于TI C5410 DSP的数字连接词语音识别实时系统

大词汇量连续语音识别由于其庞大的计算量和对存储单元巨大的需求 ,一直难以实时实现。但随着 DSP技术的发展 ,对于中小词汇量连续语音的实时实现是有可能的。文中尝试采用 TI公司新型号的 DSP芯片 ,实现属于中小词汇量连续语音的数字连接词的实时识别。经实验表明 ,该系统基本能实现预期识别目标     

语音识别技术在楼宇自控系统中的应用

随着语音识别技术的发展,孤立词、小词汇量的语音识别系统在日常生活中得到广泛应用,本文提出了一种基于DSP的孤立词实时语音识别系统,并将动态时间规整技术运用到识别算法中。根据楼宇控制系统的特点,结合BACnet网络协议,把系统设计成BACnet设备的一个嵌入式子系统,从而把语音识别应用到楼宇控制系统中。结合了系统硬件速度快、算法高效的特点,实现了对楼字更加实时、方便的控制。     

DSP语音识别电梯控制系统的设计和实现

针对多人乘坐电梯时按键不是很方便的问题,设计了一种简单的DSP语音识别电梯控制系统。以TMS320C6713 DSP芯片作为系统运算控制中心,TLV320AIC23B芯片作为语音输入、输出的模拟前端,EP2C5Q208C8 FPGA芯片作为系统IO扩展,以这3个部分的有机结合实现了非特定人、孤立词、小词汇量的嵌入式语音识别电梯控制。测试结果显示:所设计的系统结构合理,语音识别电梯控制准确度达8 0%。     

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.     

非特定人问候语连续语音识别技术的研究

为了解决连续的语音识别对端点的依赖性问题,提出了一种基于高维空间点覆盖动态搜索理论的非特定人问候语连续语音识别的新算法,该算法无需对待识别连续语音进行端点检测和分割,通过直接对特征提取后的连续语音进行动态搜索,得到待识别连续语音到各类训练网络的距离随时间变化的曲线,通过动态搜索距离曲线上谷值的大小来判断识别结果.通过对小词汇量、不同语速条件下的连续语音的测试,得到了良好的识别结果,验证了此方法的有效性.     

模式识别技术应用于机器人控制的研究

本文概述了模式识别理论的三种识别方法，对语音信号进行分析处理．用模式匹配法进行了限定词汇量的语音识别，并把识别结果送入Hero-1机器人，实现了对机器人动作的控制。     

基于仿生模式识别的小词汇量连续型语音识别的研究

提出了一种基于仿生模式识别理论的非特定人连续语音关键词识别的新算法.该算法无需对待识别连续语音进行端点检测和分割,通过直接对特征提取后的连续语音进行动态搜索,得到待识别连续语音到各类关键词训练网络的距离随时间变化的曲线,通过动态搜索距离曲线上谷值的大小和数目来判断有多少关键词.通过对小词汇量、不同语速条件下的连续语音的测试,得到了良好的识别结果,验证了此方法的有效性.     

机器人语音控制及其实现

研究语音识别技术在机器人控制系统中的应用，采用了以LPC倒谱系数为特征矢量的模板匹配法来对有限的词汇量进行识别，将识别结果转换成命令并通过串口发送给机器人以控制其运动，实现了机器人的语音控制。     

基于DSP的语音识别系统的设计与实现

一种基于定点数字信号处理器TMS320VC5402的实时语音识别系统。能够实现非特定人、小词汇表、孤立词的语音识别。系统以线性预测倒谱参数为特征参数,采用动态时间归整识别模型,在小词汇量特定人条件下,该系统的正识率可达到98%以上,在非特定人情况下正识率在93%以上。     

一种小词汇量快速语音识别系统的实现

介绍了一种小词汇量的语音识别方法。在传统的DTW语音识别的基础上,通过放宽端点、对路径进行斜率限制和改进局部路径限制等方法,使系统能够实现快速的识别响应,尤其是对于小词汇量和特定人识别,可以有效地提高响应速度和识别率。     

利用IBM Via Voice实现装配机器人的听觉功能

本文阐述了具有听觉功能的装配机器人的实现方法。通过对语音识别技术 ,估引起IBM ViaVoice语音识别系统的基础上,根据我院机器人研究所现有的“七感觉智能机器人”的功能需求,通过对其主控软硬件的改进,使语音识别技术与机器人控制系统有机结合,实现了装置机器人对非特定人、连续语言的识别与控制。此听觉识别系统可扩充中小词汇,具有可编程、自学习能力。     

CVSD语音编解码的DSP实现

连续斜率可变增量调制（CVSD）语音编码简单且具有良好的抗信道误码能力,擅长处理丢失和被损坏的语音采样,较其他编码方法语音效果更清晰,可靠性更高,降低带宽的同时保证了语音质量．利用DSP芯片研制开发基于语音压缩编码技术的语音产品已经成为一大研究热点．选用TMS320VC5509芯片作为硬件平台,用C语言实现了CVSD语音编解码,能较好实时实现语音编解码．     

汉语大词汇量连续语音识别中混淆网络算法的研究

在汉语大词汇量连续语音识别中,以往基于最大后验概率准则解码得到的识别结果具有最小的句子错误率,为了得到字错误率最小的识别结果,可以采用最小贝叶斯风险解码策略,通过将识别输出的word lattice转换成为混淆网络以得到最小字错误率的识别结果。在以往混淆网络算法的基础上,根据汉语语言的特点,提出一种改进的构造混淆网络的算法。基于863测试语音库进行的实验表明,与最大后验概率识别结果和以前的两种混淆网络算法的识别结果相比,改进的混淆网络算法有效地降低汉语大词汇量连续语音识别结果的字错误率。     

基于嵌入式系统的特定说话人语音识别系统的实现

语音识别是实现人机通信的一种重要技术手段.本文基于Samsung公司开发的B lues芯片,应用隐马尔可夫模型(HMM)理论和方法,完成了针对特定人、小词汇量嵌入式语音识别系统开发.文章介绍了语音识别过程的各个环节及其实现方法.     

CVSD语音编解码的DSP实现

连续斜率可变增量调制(CVSD)语音编码简单且具有良好的抗信道误码能力,擅长处理丢失和被损坏的语音采样,较其他编码方法语音效果更清晰,可靠性更高,降低带宽的同时保证了语音质量.利用DSP芯片研制开发基于语音压缩编码技术的语音产品已经成为一大研究热点.选用TMS320VC5509芯片作为硬件平台,用C语言实现了CVSD语音编解码,能较好实时实现语音编解码.     

模式识别技术应用于机器人控制的研究

本文概述了模式识别理论的三种识别方法,对语音信号进行分析处理,用模式匹配法进行了限定词汇量的语音识别,并把识别结果送入Hero-1机器人,实现了对机器人动作的控制.     

基于VQ的高效汉语语音识别方法的比较性研究

介绍了一种基于VQ的小词汇量特定人快速语音识别方法,并对该方法中的关键参数进行了比较性研究. 这一方法尤其适用于汉语特定人小词汇量语音识别. 与典型的HMM和NN识别算法相比,该方法复杂度低、系统资源消耗少而识别率高,在对汉语11个数字的大规模识别测试中误识率仅为3.86%. 因此,该方法适合于在手机、PDA等资源有限的系统中实现语音数字拨号、人名拨号及查询等语音控制功能.     

电话频带汉语普通话连续语音识别

基于帧能量参数和帧与稳态背景噪声状态之间的失真度，将连续的电话频带汉语语音信号分割至用隐马尔可夫链模型表示的以字为单位的语音，采用动态时间规正算法和最小失真度准则，作以字为单位的语音识别，从而实现连续语间识别。实验表明电话频带连续语音识别正确率达７５％。     

基于动态贝叶斯网络的大词汇量连续语音识别和音素切分研究

提出一个新颖的单流多状态动态贝叶斯网络(Single stream Multi-states Dynamic Bayesian Network, SM-DBN)模型,以实现大词汇量连续语音识别和音素切分.该模型在Bil m es等人提出的单流动态贝叶斯网络(Single stream Dynamic Bayesian Network, Phone-sh ared,SS-DBN-P)模型(识别基元为词)基础上,增加了一个隐含的状态节点层,每个词由它的对 应音素组成,而音素采用固定个数的状态描述,状态和观测向量直接连接.它的识别基元为音 素,描述了音素的动态发音变化过程.大词汇量语音识别的实验结果表明:在纯净语音环境下 ,SM-DBN模型的识别率比HMM和SS-DBN-P模型的识别率分别提高了13.01%和35.2%,而 音频流的音素切分正确率则分别提高了10%和44%.     

基于DSP的语音识别系统设计

系统以16位数字信号处理器TMS320VC5502为核心,采用音频Codec芯片TLV320AIC23对语音信号进行采集和编码转换,通过端点检测、特征参数提取、DTW算法等关键技术实现特定人、小词汇量、孤立词的语音识别,最终根据LED闪灯次数检测数字0～9的识别结果。