基于HTK的维吾尔语连续音素识别技术研究

以建立维吾尔语连续音素识别基础平台为目标,在HTK（基于隐马尔可夫模型的工具箱）的基础上,首次研究了其语言相关环节的几项关键技术;结合维吾尔语的语言特征,完成了用于语言模型建立和语音语料库建设的维吾尔语基础文本设计;根据具体技术指标,录制了较大规模语音语料库;确定音素作为基元,训练了维吾尔语声学模型;在基于字母的N-gram语言模型下,得出了从语音句子向字母序列句子的识别结果;统计了维吾尔语32个音素的识别率,给出了容易混淆的音素及其根源分析,为进一步提高识别率奠定了基础。     

基于HMM的维吾尔语连续语音识别系统

维吾尔语是黏着性语言,利用丰富的词缀可以用同样的词干产生超大词汇,给维吾尔语语音识别的研究工作带来了很大困难。结合维吾尔语自身特点,建立了维吾尔语连续语音语料库,利用HTK（HMMToolKit）工具实现了基于隐马尔可夫模型（HMM）的维吾尔语连续语音识别系统。在声学层,选取三音子作为基本的识别单元,建立了维吾尔语的三音子声学模型,并使用决策树、三音子绑定、修补哑音、增加高斯混合分量等方法提高模型的识别精度。在语言层,使用了适合于维吾尔语语音特征的基于统计的二元文法语言模型。最后,利用该系统进行了维吾尔语连续语音识别实验。     

基于HTK的维吾尔语连续语音声学建模

维吾尔语属于阿勒泰语系突厥语族,是黏着性语言。本文根据维吾尔语的特点,分析设计了维吾尔语语音识别系统的总体结构,讨论了维吾尔语最佳识别基元的选择方法,提出建立基于决策树聚类的上下文相关模型,并采用混合高斯分布(GMD)拟合观测概率分布,优化维吾尔语连续语音中HMM模型系统以提高识别性能。最后给出实验对比,得出结论,为今后维吾尔语连续语音识别研究提供依据。     

基于HTK的语音识别系统设计

HTK是英国剑桥大学开发的一套基于C语言的语音处理工具箱,广泛应用于语音识别、语音合成、字符识别和DNA排序等领域。文中主要介绍了HTK的基本原理和软件结构,并且针对HTK工具箱进行了二次开发,设计开发了一套完整的语音识别输入系统及其相应的测试平台,并验证了该语音识别系统的识别率,实验表明,该系统取得了较好的语音输入效果。     

基于HTK的连续语音识别网站系统的研究和实现

隐马尔可夫模型（HMM）基本技术是语音识别中较为成功的算法,HMM具有较强的对时间序列结构的建模能力。文章在HMM Tool Kit（HTK）的基本技术之上,建立了一个以HMM为基础的提供连续语音识别服务的网站系统。该网络系统前台界面程序主要通过ASP.NET 2.0和Visual C#在Windows server 2003平台上建立,后台识别程序通过ATL实现。经过测试,该系统展示出其在语音数据检索中的应用价值。     

基于HTK连续语音识别系统的研究

语音识别也称自动语音识别,是将人类语音中的词汇转换为计算机可读的输入,而HTK(HMM ToolKit)是构建隐马尔可夫模型和识别的工具包,最早是由英国剑桥大学工程系设计和开发的,目前广泛应用于语音识别、语音合成、字符识别等多个领域。本文主要是使用语音识别工具HTK建立语音识别系统。     

基于HTK 的特定词语音识别系统

语音识别技术经过半个世纪的发展,目前已日趋成熟,其在语音拨号系统、数字遥控、工业控制等领域都有了广泛的应用。由于目前常用的声学模型和语言模型的局限性,计算机只能识别一些词汇或一些句子。语音识别系统在语种改变时,往往会出现错误的识别结果。针对上述问题,结合隐马尔可夫模型原理,在HTK语音处理工具箱的基础上构建了中英文特定词语音识别系统。该系统通过代码控制整个构建过程,使其在更换新的训练数据和词典后能快速生成对应的识别模型。     

基于HTK的连续语音识别系统及其在TIMIT上的实验

介绍一个连续语音识别系统的构成以及HTK工具的使用．然后尝试利用该工具搭建一个连续语音识别系统,使用该系统在一个非特定人的大词汇量连续语音数据库——TIMIT上进行实验,讨论如何选择不同的声学单元进行建模．并且对模型的参数进行一系列的改进。     

基于HTK的语音识别网络优化算法

隐马尔可夫模型工具包(HTK)的HParse命令根据用户以正则表达式形式定义的任务语法来生成HTK可用的底层表示的语音识别网络,但不是每个语句都能用正则表达式表示出来。针对该问题,提出基于HTK的语音识别网络算法用于识别网络的优化问题,给出该算法的具体实现过程。实验结果表明,在保证识别率的前提下,优化后的语音识别网络在语音识别系统中所用的时间比较短,算法是有效的。     

维吾尔语连续语音识别技术研究

维吾尔语连续语音识别技术研究主要阐述维吾尔语连续语音的识别技术．主要包括声学模型和语言模趋。在声学模型中,主要介绍基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）的维吾尔语筵续语音识别声学建模。在语言模型中,主要对比基于文法和基于统计这两种方法的优劣。     

富士通顶风作案？——记者暗访“静电”笔记本

在2006年年底中央电视台曾经曝光了浙江工商行政管理局披露的4款不合格笔记本电脑，富士通的一款型号为LBP7120的机型便名列其中，然而就在315来临之际，本刊却收到多名读者爆料，反映这款笔记本目前在广州各大IT卖场并未受到任何管束，仍旧有大量产品在进行销售。对此我们也感到非常纳闷，为何一款被曝质量不合格的笔记本仍能在市场上大量销售，而且如此明目张胆呢？为了了解其中的真实情况，本刊记者特别对此展开了深入调查。[编者按]     

一种基于HTK的数字语音识别系统

数字语音识别是语音识别一个极其重要的分支,其在现实生活中的应用愈加广泛。HTK是英国剑桥大学开发的一套基于C语言的语音处理工具箱,广泛应用于语音识别、语音合成、字符识别和DNA排序等领域。从HTK的基本原理和软件结构出发,设计了一个基于HTK的数字语音识别系统,并验证了其识别效率。随后,通过更换识别单元,更改特征参数的维数和增加高斯混合分量的个数来考虑不同因素对系统性能的影响。最后,通过比较试验,验证了识别单元、高斯混合分量的数目以及MFCC维数的适当组合可提高系统的正确识别率。     

基于HTK的连续汉语数码语音输入系统研究

HTK是英国剑桥大学开发的一套基于C语言的语音处理工具箱,广泛应用于语音识别、语音合成以及字符识别等领域。文章在详细介绍了语音识别的过程、原理及相关概念的基础之上,介绍了HTK的基本原理和软件结构,以及使用HTK完成语音识别任务的整个过程。最后,讨论声学单元等一系列的模型参数的选择,使用HTK搭建一个简单连续汉语语音输入系统。     

基于HTK的语音识别系统设计

HTK是英国剑桥大学开发的一套基于C语言的语音处理工具箱，广泛应用于语音识别、语音合成、字符识别和DNA排序等领域。文中主要介绍了HTK的基本原理和软件结构，并且针对HTK工具箱进行了二次开发，设计开发了一套完整的语音识别输入系统及其相应的测试平台，并验证了该语音识别系统的识别率，实验表明，该系统取得了较好的语音输入效果。     

基于垃圾模型的维吾尔语关键词识别

关键词识别是语音识别中的一个重要研究方向,而维吾尔语的关键词识别研究刚刚开始。结合维吾尔语音节特点和考虑影响关键词识别因素,提出在HMM模型的基础上对非关键词建立垃圾模型的方法,来提高关键词的识别效率。     

基于垃圾模型的维吾尔语关键词识别

关键词识别是语音识别中的一个重要研究方向,而维吾尔语的关键词识别研究刚刚开始．结合维吾尔语音节特点和考虑影响关键词识别因素,提出在HMM模型的基础上对非关键词建立垃圾模型的方法,来提高关键词的识别效率。