基于TSG110的语音识别控制器

目的研究用自然语言向智能家居系统进行信息输入和对相关设备的控制及语音识别控制器设计．方法通过对语音信号特点和识别技术的分析，对语音识别系统的语音特征提取、声学模型与模式匹配、语言模型与语言的处理，阐述了HMM算法和DP匹配的语音识别算法，指出孤立词识别系统结构的特点．结果利用TSG110芯片，给出语音识别控制器的识别技术和系统硬件结构、软件设计及组成方法．结论语音识别技术运用于智能家居系统的语音识别控制器，使其具有语音分析、识别和系统控制等功能，实现信息输入与控制．     

实现机器人语音远程控制的研究

该文建设性地提出基于分布式组件技术(DCOM)构建多层网络化机器人远程控制系统，利用分布式组件技术实现了机器人的远程控制和网络共享。通过对语音识别技术的研究，在引进IBM ViaVoice语音识别的基础上，使语音识别技术与机器人控制系统有机结合实现机器人语音识别与控制。结合DCOM和IBM ViaVoice两者技术可以实现语音远程控制，使声音通过网络加以延伸，使控制者离开机器人嘈杂的操作环境，对远距离的机器人进行语音控制，使语音识别率得到很大的提高。     

听觉模型用于噪声环境下语音识别的研究

在吸收听觉生理学研究成果基础上,建立了一个模拟外国听觉系统和部分中枢听觉神经系统功能的听觉模型,以该模型作为前端处理来提取特征参数,后处理采用模式匹配的方法,进一步研究了听觉模型用于语音识别的抗噪声问题。根据听觉生理特点提出了几个抗噪声方案,实验结果表明,基于文中的听觉模型和所提抗噪声方案的语音识别系统,在噪声环境下具有很好的鲁棒性（Ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ）。     

基于特征值混和提升语音识别鲁棒性技术(英文)

语音识别技术可以为要求双手同时作业的操作人员和残疾人提供一种便捷的控制方法。作者在文中提出了一种通过结合二阶频率滤波和RASTA技术来增强语音识别鲁棒性的方法,并将这种方法成功应用于机器人化护理床的控制系统中,增强了识别系统在医院、工厂等非稳定噪声环境下语音识别的鲁棒性。通过将HMM/GMM混合模型的传统Mel频率倒谱系数为特征值的识别系统与HMM/GMM混合模型的RASTA-FF2为特征值的识别系统进行比较,并分别在纯语音和带噪语音条件下进行测试,发现经过二阶频率滤波后的FF2特征值再经过RASTA滤波器滤波,特别是在非稳定噪声环境下,以RASTA-FF2为特征值的识别系统比传统的识别系统的识别率更高,这表明FF2特征值与RASTA滤波器技术相结合,一个作用于频域,一个作用于时间域,可以有效地消除语音信号中的不同噪声成份。     

基于单边自相关序列的抗噪声语音识别特征提取算法

基于单边自相关序列和频率规整的线性预测算法，提出了一种抗噪声的语音识别的新特征，它既符合入耳的听觉特性又具有良好抗噪性。通过汉语数字语音识别实验证明，新特征参数提高了语音识别系统的鲁棒性，优于传统的LPC倒谱系数。     

基于RASTA-FF2滤波降噪技术的语音识别

语音识别技术可以为要求双手同时作业的操作人员和残疾人提供一种便捷的控制方法。作者在文中提出了一种通过结合二阶频率滤波和RASTA技术来增强语音识别鲁棒性的方法，并将这种方法成功应用于机器人化护理床的控制系统中，增强了识别系统在医院、工厂等非稳定噪声环境下语音识别的鲁棒性。 通过将HMM／GMM混合模型的传统Mel频率倒谱系数为特征值的识别系统与HMM／GMM混合模型的RASTA—FF2为特征值的识别系统进行比较，并分别在纯语音和带噪语音条件下进行测试，发现经过二阶频率滤波后的FF2特征值再经过RASTA滤波器滤波，特别是在非稳定噪声环境下，以RASTA—FF2为特征值的识别系统比传统的识别系统的识别率更高，这表明FF2特征值与RASTA滤波器技术相结合，一个作用于频域，一个作用于时间域，可以有效地消除语音信号中的不同噪声成份。     

基于智能家居控制的嵌入式语音识别系统

通过分析嵌入式语音识别技术和智能家居控制的原理,设计了基于智能家居控制的一种非特定人孤立词的语音识别系统.该系统由ARM 11处理器和WM9713语音处理等核心芯片组成,采用WinCE操作系统.测试表明,嵌入式语音识别系统具有较高的识别率、实时性和易于实现的特点.该识别系统为智能家居提供方便、准确的设计方案,有广泛的市场前景.     

一种便携式语音提示器的设计

设计一种基于语音识别技术的便携式语音提示器,采用STC90LE52系列单片机作为核心处理器,采用ICRoute公司生产研发的LD3320语音识别芯片实现语音识别功能.该系统属于非特定人语音识别,识别关键词列表可以由用户自己进行动态编辑.并对该语音识别系统的总体结构、主控制模块和语音识别模块的软硬件设计进行详细阐述.实验结果表明:该系统识别准确率高,结构简单,性价比高,具有较高的推广应用价值.     

数字语音识别系统

为了较好地实现数字语音的识别,运用隐马尔可夫理论研究数字语音识别系统,通过软件编程研究其在语音识别系统中的应用,在Matlab环境下该系统实现了汉语数字语音的识别.实验结果表明,其达到了较高的识别率.     

基于DSP的语音识别技术在宾馆客房中的应用

结合人们对宾馆客房中电气设备应用的需求．提出一种用DSP实现的说话人识别系统,对客房中基本电气功能进行语音控制,从而将语音识别技术应用到宾馆客房控制中。