一种基于联合得分的孤立词语音识别系统

介绍了一种基于联合得分的实时孤立词语音识别系统。在识别阶段,通过内插向最得到两种改进的DTW算法,并且和基本的DTW联合起来对语音进行识别,得出各自的识别结果,最后把所有的结果联合起来得到最终的识别结果。通过在TI46语音库和实时运行的实验表明,系统在低信噪比的环境下和实时运行的环境中,都可以获得比一般只应用DTW算法的识别系统更高的识别率。     

改进型蚁群算法的语音动态规划研究

针对语音识别中动态时间规整(DTW)对语音端点检测精确性过度依赖、识别时间长及识别效率低等问题.为提高语音识别精度和效率,采用改进型的蚁群算法来处理动态时间规划间题,核心是对基本蚁群算法采用自适应的挥发系数,动态信息素更新策略.用新的状态转移规则以及最优的蚂蚁参数选择等改进方法,使能在较短的时间内能寻找到最佳路径,提高执行效率.仿真实验分别测试了传统DTW算法和基于改进蚁群算法的DTW算法的识别率,结果表明,新算法的全局搜索能力、准确性都优于传统的DTW算法,能有效的提高语音识别系统的效率.     

基于ARM的嵌入式语音识别系统研究

在分析语音识别原理的基础上,设计了一个基于ARM9和嵌入式Linux的嵌入式语音识别系统。采用动态时间归整(DTW)算法对语音信号进行特征参数序列比较并识别出结果。采用S3C2410微处理器和嵌入式Linux操作系统,将交叉编译后的语音识别C语言程序编译进嵌入式Linux操作系统的文件系统,实现语音识别系统的功能。     

内窥镜自动定位语音识别系统

提出一种基于特定人的内窥镜自动定位语音识别系统,通过识别特定医生的语音控制口令实现内窥镜的定位,为手持内窥镜操作提供更加智能化的解决方案。在识别算法上提出了参考模板归一化平均的动态时间规划（Normalized Average-Dynamic Time Warping,NA-DTW）算法,可获得更高的识别率,系统以片上Windows?CE操作系统和ARM作为系统的软硬件平台。实验通过对10个不同测试人的共1 250组测试数据进行识别检测,NA-DTW算法与传统DTW算法相比,识别率从96.6%提高到99.76%,运算时间从469 ms缩短到241 ms。验证了NA-DTW算法可以完成基于特定人、孤立词的语音识别功能,并满足嵌入式系统中的实时检测条件。     

基于改进DTW的机器人语音指令识别系统研究

动态时间规整(Dynamic Time Warping)是语音识别中的一种经典算法,该算法简单有效,在实现孤立词识别系统中得到了广泛的应用。为了提高机器人语音识别系统的识别率和识别速度,文中采用了一种改进的DTW语音识别算法。在MATLAB 7.0环境下,对改进的语音端点检测和改进的DTW算法进行仿真实验,实验证明改进的算法提高了识别率,并且减少了识别所用的时间;将该算法移植到机器人上,在安静的环境下进行试验,结果表明机器人能准确而又快速地识别语音内容。最后,得到了改进的语音识别算法能够有效提高识别率和识别速度的结论。     

基于改进DTW的机器人语音指令识别系统研究

动态时间规整(Dynamic Time Warping)是语音识别中的一种经典算法,该算法简单有效,在实现孤立词识别系统中得到了广泛的应用.为了提高机器人语音识别系统的识别率和识别速度,文中采用了一种改进的DTW语音识别算法.在MATLAB 7.0环境下,对改进的语音端点检测和改进的DTW算法进行仿真实验,实验证明改进的算法提高了识别率,并且减少了识别所用的时间;将该算法移植到机器人上,在安静的环境下进行试验,结果表明机器人能准确而又快速地识别语音内容.最后,得到了改进的语音识别算法能够有效提高识别率和识别速度的结论.     

孤立字词识别

本文主要介绍了语音识别的一般方法和策略,对动态时间规整（DTW）算法的基本原理进行了说明,并利用该算法实现了一个简单的非特定人孤立字词识别系统。     

多模板优化的语音识别算法

论文旨在研究基于MATLAB平台的特定人孤立词小词汇量的语音识别系统的实现。文章分别对语音信号的预处理过程、语音信号的特征提取及语音信号的识别算法等方面进行深入研究和分析在端点检测过程中,使用短时能量和过零率双门限进行检测,应用识别率较高的MFCC作为特征参数,针对传统DTW算法在语音识别中测试语音与参考语音模板匹配所需时间较长的问题,提出搜索路径改进算法,使得算法的运算速度有所提升。为了提升DTW的识别率,提出改进的模板匹配方法——多模板匹配方法。实验结果证明,采用改进算法的语音识别系统有效地降低了识别时间,提高了系统的识别率。     

基于DSP5416芯片的语音识别系统

本文主要论述了一种小词表语音识别系统的硬、软件设计方法。系统以DSP5416为硬件平台,采用非线性美尔刻度倒谱参数(MFCC)为特征参数提取算法,动态时间规整(DTW)作为识别算法,实现了语音识别系统的设计。实验结果表明平均语音识别率不低于90%,取得良好的识别效果。     

基于DSP5416芯片的语音识别系统

本文主要论述了一种小词表语音识别系统的硬、软件设计方法。系统以DSP5416为硬件平台,采用非线性美尔刻度倒谱参数（MFCC）特征参数提取算法,动态时间规整（DTW）作为识别算法,实现了语音识别系统的设计。实验结果表明平均语音识别率不低于90％,取得良好的识别效果。     

一种新的基于并行分段裁剪的DTW算法

通过对DTW算法的研究,提出了一种并行分段裁剪的新方法,在减少DTW算法运算量方面有显著效果,并将其用于一个地名识别系统中,经测试,可以明显缩短识别时间,具有很强的实时性,有较高的识别率,适合作为小型语音识别产品的主要算法。     

非定常Monte Carlo输运问题的并行算法

文中给出了非定常MonteCarlo(下文简写为MC)输运问题的并行算法 ,对并行程序的加载运行模式进行了讨论和优化设计 .针对MC并行计算设计了一种理想情况下无通信的并行随机数发生器算法 .动态MC输运问题有大量的I/O操作 ,特别是读取剩余粒子数据文件需要大量的I/O时间 ,文中针对I/O问题 ,提出了三种并行I/O算法 .最后给出了并行算法的性能测试结果 ,对比串行计算时间 ,使用 6 4台处理机时的并行计算时间缩短了 30倍     

在孤立词语音识别中动态时间规正的改进算法

动态时间规正（Dynamic Time Warping）是语音识别中的一种经典算法,算法简单有效,因此在实现孤立词识别系统中获得了广泛的应用。提出一种DTW的改进算法,采用两次在时间域上的规正,使计算程序简洁规范,计算量减少。经实验验证,改进DTW算法在不降低识别率的前提下,提高了识别速度,提高了系统的实用性。     

Recognising online spatial activities using a bioinformatics inspired sequence alignment approach

In this paper we address the problem of recognising embedded activities within continuous spatial sequences obtained from an online video tracking system. Traditionally, continuous data streams such as video tracking data are buffered with a sliding window applied to the buffered data stream for activity detection. We introduce an algorithm based on Smith-Waterman (SW) local alignment from the field of bioinformatics that can locate and accurately quantify embedded activities within a windowed sequence. The modified SW approach utilises dynamic programming with two dimensional spatial data to quantify sequence similarity and is capable of recognising sequences containing gaps and significant amounts of noise. A more efficient SW formulation for online recognition, called Online SW (OSW), is also developed. Through experimentation we show that the OSW algorithm can accurately and robustly recognise manually segmented activity sequences as well as embedded sequences from an online tracking system. To benchmark the classification performance of OSW we compare the approach to dynamic time warping (DTW) and the discrete hidden Markov model (HMM). Results demonstrate that OSW produces higher precision and recall than both DTW and the HMM in an online recognition context. With accurately segmented sequences the SW approach produces results comparable to DTW and superior to the HMM. Finally, we confirm the robust property of the SW approach by evaluating it with sequences containing artificially incorporated noise.     

基于图形处理器的Cuboid算法

近年来,基于图形处理器的通用计算获得了广泛关注,并在多个领域取得了进展.内存OLAP减少了磁盘I/O,但基于单核或多核CPU的计算能力及cache miss成为新的性能瓶颈,从而无法保证好的效率.而图形处理器由于其众多核和高带宽能够很好地适应OLAP计算特性.通过图形处理器来加速任一cuboid的计算,从而提高整个内存OLAP系统的性能.提出了基于图形处理器的分块并行算法,并对算法进行了优化及讨论了数据稀疏和数据分布倾斜等不同条件下的算法.算法通过扩展可以突破内存限制,组成磁盘、内存、显存三级流水线,适应海量数据计算;同时算法也可以作为计算整个cube的基础.通过实验比较,基于图形处理器的算法明显优于四核CPU算法.     

RSA算法的CUDA高效实现技术

CUDA（Compute Unified Device Architecture）作为一种支持GPU通用计算的新型计算架构,在大规模数据并行计算方面得到了广泛的应用。RSA算法是一种计算密集型的公钥密码算法,给出了基于CUDA的RSA算法并行化高效实现技术,其关键为引入大量独立并发的Montgomery模乘线程,并给出了具体的线程组织、数据存储结构以及基于共享内存的性能优化实现技术。根据RSA算法CUDA实现方法,在某款GPU上测试了RSA算法的运算性能和吞吐率。实验结果表明,与RSA算法的通用CPU实现方式相比,CUDA实现能够实现超过40倍的性能加速。     

Parallel Algorithms for Dynamic Shortest Path Problems

The development of intelligent transportation systems (ITS) and the resulting need for the solution of a variety of dynamic traffic network models and management problems require faster‐than‐real‐time computation of shortest path problems in dynamic networks. Recently, a sequential algorithm was developed to compute shortest paths in discrete time dynamic networks from all nodes and all departure times to one destination node. The algorithm is known as algorithm DOT and has an optimal worst‐case running‐time complexity. This implies that no algorithm with a better worst‐case computational complexity can be discovered. Consequently, in order to derive algorithms to solve all‐to‐one shortest path problems in dynamic networks, one would need to explore avenues other than the design of sequential solution algorithms only. The use of commercially‐available high‐performance computing platforms to develop parallel implementations of sequential algorithms is an example of such avenue. This paper reports on the design, implementation, and computational testing of parallel dynamic shortest path algorithms. We develop two shared‐memory and two message‐passing dynamic shortest path algorithm implementations, which are derived from algorithm DOT using the following parallelization strategies: decomposition by destination and decomposition by transportation network topology. The algorithms are coded using two types of parallel computing environments: a message‐passing environment based on the parallel virtual machine (PVM) library and a multi‐threading environment based on the SUN Microsystems Multi‐Threads (MT) library. We also develop a time‐based parallel version of algorithm DOT for the case of minimum time paths in FIFO networks, and a theoretical parallelization of algorithm DOT on an ‘ideal’ theoretical parallel machine. Performances of the implementations are analyzed and evaluated using large transportation networks, and two types of parallel computing platforms: a distributed network of Unix workstations and a SUN shared‐memory machine containing eight processors. Satisfactory speed‐ups in the running time of sequential algorithms are achieved, in particular for shared‐memory machines. Numerical results indicate that shared‐memory computers constitute the most appropriate type of parallel computing platforms for the computation of dynamic shortest paths for real‐time ITS applications.     

基于图像处理的烟叶分拣系统的设计与实现

文中介绍的烟叶在线分拣方法是利用数字图像处理及模式识别技术实现的,简要说明了烟叶实时光电分拣系统的原理和结构,同时。着重讨论了烟叶杂质识别算法,详尽地阐述了利用阈值选取来建立合格烟叶颜色表以及目标杂质的区域标记与确定开阀位置的方法,此分拣设备的应用表明了算法的实时性好,可靠性高。能很好地满足工业生产要求,大大提高了烟叶剔除杂质的自动化与智能化。     

基于HTK的语音识别的并行化研究与实现

详细地分析了语音识别的过程,给出了相应的算法描述,并分析了语音识别并行化的可能性。将并行计算的思想应用于语音识别的算法中,使用多线程技术,并引入避免竞争条件的机制,在多核计算机上并行地计算HMM模型节点的似然率,从而得到语音识别的并行化算法。分析了该并行化算法的性能,同时在语音识别工具包HTK 3.4上实现了这种并行化算法。基于WSJ0语料库的实验结果表明该并行化算法在不影响识别结果的前提下能够有效地提高语音识别的实时性能。