待识别语音净化处理系统

为提高语音识别系统在噪声环境中的性能,文中提出利用分阶段ICA算法净化待识别语音,并基于此算法设计DSP语音净化系统,有效的提高语音识别系统的识别率和鲁棒性。     

基于小波变换的DSP语音识别系统

设计了以DSP为核心的语音识别系统。该系统采用小波变换算法对噪声进行处理,提高了系统的语音识别性能。最后通过实验数据验证了该算法在提高语音识别系统性能应用中的有效性。该系统的研制为语音识别真正走向实用化提供了一种可行的方法。     

基于DSP环境非特定人命令集语音识别系统

文中主要对TMS320VCS5402 DSP硬件实现非特定人命令集语音识别系统进行了讨论。识别算法采用优化动态时间规整算法(DTW dynamic time warping)。     

基于VQ的语音识别技术研究

基于VQ的语音识别技术在孤立词语的语音识别系统中有较高的识别能力。本文采用LBG算法设计每个待识别语音的码本,码本是从该说话人的训练序列中提取MFCC特征矢量聚类而生成。通过计算其所有帧的VQ失真累积值,把具有最小累积失真值的输入语音信号对应的参考类别作为识别判定的结果,从而识别特定人的语音。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,适合在手机、PDA等资源有限的系统中使用。     

语音识别系统

文中介绍应用MFCC算法实现的语音识别系统.该系统利用语音中提取的个性特征来识别说话人.系统不仅具有95%的高准确的识别率,还适应于不同语种.     

语音控制电磁阀试验系统自动夹具的设计与实现

在电磁阀测试系统中,以SPCE061A单片机为基础的语言识别系统研究占有较大的比重。本文着重从介绍语音识别在国内外发展情况开始,对语音识别系统的组成原理进行分析讨论。并通过对语音信号处理技术的研发,在预定语音上利用Maflab软件进行信号处理,取录信号特征数据。此外,根据本文所设语音识别系统特征,将本系统识别方法恒定为DTW（动态时间归正）语音识别方法,且仿真被识别语音,同样识别结果正确无误。这将为相关技术研究及应用提供理论借鉴。     

MSVQ和区别性训练方法在孤立词语音识别系统中结合运用

文中将区别性训练(discriminative training)算法运用于基于MSVQ(multi-sectionvector quantization)孤立词语音识别系统。实验结果表明这两种技术的结合使用使得识别系统具有识别率高、模板体积小，识别速度快的特点，十分有利于在硬件系统上的实现。     

基于多单片机的孤立词语音识别系统在智能楼宇中的应用

设计了一个基于多单片机的孤立词语音识别系统,结合滤波技术、流水线技术和改进的动态时间规整算法等,在搭建的硬件平台上进行试验.试验结果表明,系统具有较强的识别能力.结合LonTalk网络协议,将系统设计成ISDN系统的一个嵌入式子系统,将语音识别应用到楼宇控制系统中,实现了对楼宇设备更加实时、方便的控制.     

面向电力系统潮流仿真的语音交互研究

以深度学习为代表的人工智能技术不断发展,正逐步渗透并融入电力系统等传统领域.为增强潮流仿真中人机交互的智能化程度,减少仿真技术人员在输入数据、计算分析等过程中的重复劳动,本文从语音识别理论和工程应用相结合的角度开展研究,提出了一种在潮流仿真中嵌入语音识别技术的方法.首先,对现有潮流仿真软件融入语音识别技术的可行性进行了探讨;其次,利用基于开源的电力系统分析工具Pandapower,设计了潮流仿真的语音识别流程,提出了相应的实现方法;最后,在建立的语音识别系统上,对1个仿真算例进行了测试.测试结果表明,本文提出在潮流仿真中嵌入语音识别技术的方法,能有效地实现潮流数据的语音编辑以及潮流计算的语音控制等功能.     

方言语音识别关键技术研究及其在空调上的应用

为了使语音空调不仅可以支持某种特定方言识别能力,更能精准智能判断用户所使用的方言种类,整体模型架构上优选Attention-based Encoder-Decoder端到端系统算法结合SMAD技术,采用以语音发音特征、发音位置等微观表示的方法,搭建跨方言语音端到端识别系统,以及基于Conformer-Transformer的方言和唤醒词联合训练方法,最终实现语音空调基于小数据集的方言识别引擎建模,并在小资源系统上完成方言唤醒和语种自适应判断的功能。     

使用语音识别密码的智能电话远程控制系统

本文介绍了一种以单片机AT89C51和双音多频解码集成电路MT8870，以及语音识别芯片RSC4128为核心，利用个人通信终端对电器设备实现远程控制的智能电话远程控制系统，并对其硬件结构和工作流程进行了论述，重点介绍了语音识别模块。     

Lecture speech recognition using discrete‐mixture HMMs

Most of the state‐of‐the‐art speech recognition systems use continuous‐mixture hidden Markov models (CMHMMs) as acoustic models. On the other hand, it is well known that discrete hidden Markov model (DHMM) systems show poor performance because they are affected by quantization distortion. In this paper, we present an efficient acoustic modeling based on discrete distribution for large‐vocabulary continuous speech recognition (LVCSR). In our previous work, we proposed the maximum a posteriori (MAP) estimation of discrete‐mixture hidden Markov model (DMHMM) parameters and showed that the DMHMM system performed better in noisy conditions than the conventional CMHMM system. However, we conducted the recognition experiments on a read/speech task in which the vocabulary size was only 5k. In addition, the DMHMM was not effective in clean condition in that work. In this paper, we have developed a DMHMM‐based LVCSR system and evaluated the system on a more difficult task under clean condition. In Japan, a large‐scale spontaneous speech database ‘Corpus of Spontaneous Japanese’ has been used as the common evaluation database for spontaneous speech and we used it for our experiments. From the results, it was seen that the DMHMM system showed almost the same performance as the CMHMM system. Moreover, performance improvement could be achieved by a histogram equalization method. Copyright © 2010 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

语音识别技术及其在控制领域中的应用研究（一）

对语音识别技术做了横向的总结。介绍了目前比较成熟的识别算法和基于这些算法的应用，特别控制领域的应用。指出当前技术上出观的难题和所面临的挑战。     

基于DSP的语音识别智能控制系统

介绍了语音识别的基本原理及用浮点数字信号处理器(DSP)TMS320C32实现语音识别算法的一些原则和方法,阐述了语音识别的DSP实现技术,系统以预测倒谱参数为特征参数,并采用计算量相对较小的改进的动态时间规整(DTW)算法实现语音参数模板匹配,能够实现特定人、孤立词、小词汇量的语音识别,并用MATLAB进行了算法仿真,从而将语音识别技术应用到智能控制系统中,给出了实验结果和误差分析。试验结果表明,系统正确识别率在89.96%,具有一定的实用价值。     

变电站二次测试中智能语音控制关键技术研究

为了增强变电站二次测试智能化水平,提高测试效率,提出了一种基于智能语音识别的电力二次测试系统。采用一种针对电力专用词库的二次语音识别引擎,设计了基于离线识别模式的嵌入式测试系统。在实验室与现场,利用该系统分别实测了智能终端、保护装置、合并单元等设备。实测结果表明,电力专用词汇语音识别引擎提高了整体识别率和稳定性,且该测试系统的语音操控能够准确无误地完成整个测试过程,增强了电力二次测试仪的操控性、灵活性和易用性。     

语音识别技术及其在控制领域中的应用研究（二）

对语音识别技术做了横向和纵向的总结。介绍了目前比较成熟的识别算法和基于这些算法的应用，特别是控制领域的应用。指出当前技术上出现的难题和所面临的挑战。     

基于SPCE061A语音识别技术的智能交通灯设计

本文采用的是以凌阳16位SPCE061A单片机为核心,设计的智能交通灯控制系统。充分利用其在语音识别技术方面的优越’陛对交通灯控制系统做了智能化改进,通过语音播放配合完成交通灯控制的一般过程,并能对外部紧急情况（警笛声）进行语音识别,实现交通灯的智能控制,具有一定实用价值和广阔的发展前景。     

基于DTW-GMM的光纤传感系统声纹识别方法

为了满足易燃易爆环境的声纹识别需求,设计了直线型萨格奈克干涉光纤声音传感系统,利用维纳滤波算法对语音数据进行了降噪,通过三电平削波法获取了基音周期特征,采用动态时间规整算法筛选了说话人样本,并提取了梅尔频率倒谱系数特征,运用高斯混合模型 期望最大化算法开展了声纹识别实验研究,同时探究了光纤声音传感系统的频率响应特性与声纹特征,研究了采集语音幅值对声纹识别结果的影响。实验结果表明,系统可实现300~3 500 Hz频率段的声音信号感知,声音幅值从0.9 V降至0.15 V时最大与次大对数似然值之差由35.5降至10.9,识别结果从成功变为失败。重复性实验表明,在10 km的传感光纤上,距声源2 m位置处,传感系统可对400段时长为3~5 s之间的文本无关语音段实现准确检测,且综合识别准确率为94.75％。本系统有望为易燃易爆环境中的设备故障、应急救援、渗漏监测等领域提供声纹识别的解决方案。