HMM非特定人孤立词语音识别系统的FPGA实现

以Xilinx公司Virtex-II Pro为开发平台,实现了一个基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,简称HMM)非特定人的孤立词语音识别系统.系统采用改进的基于语音对数域能量变化率的实时端点检测算法,仅对检测的有声段语音进行特征提取和解码,减少了要处理的语音帧数.实验表明系统在150词条的情况下识别率达到97.3%,识别时间为1.42倍实时.     

基于TMS320C54x DSP的实时语音识别系统

介绍一个非特定人、小词汇表、孤立词的语音识别系统,它采用基于隐马尔可夫随机模型（HMM）的语音信号端点检测方法和基于VQ/HMM的自学习语音识别算法,同时以高速的TMS320C54xDSP芯片为核心进行硬件设计,实现语音的实时识别。     

基于TMS320C54×DSP的实时语音识别系统

介绍一个非特定人、小词汇表、孤立词的语音识别系统,它采用基于隐马尔可夫随机模型（ＨＭＭ）的语音信号端点检测方法和基于ＶＱＩＨＭＭ的自学习语音识别算法,同时以高速的ＴＭＳ３２０Ｃ５４Ｘ ＤＳＰ芯片为核心进行硬件设计,实现语音的实时识别。     

语音识别技术及应用（下）

语音识别系统分类与应用 语音识别系统可以根据对输入语音的限制加以分类。表1列出各种系统的分类比较。从表中可以看出,如果从说话者与识别系统的相关性考虑,可以将识别系统分为3类:(1)特定人语音识别系统:仅考虑对于专人的话音进行识别;(2)非特定人语音系统:识别的语音与人无关,通常要用大量不同人的语音数据库对识别系统进行学习;(3)多人的识别系统:通常能识别一组人的语音,     

基于DDBHMM的数字语音识别

数字语音识别具有很高的识别率,具有较高的实用价值。为实现在真实噪声环境下能达到高识别率的数字语音识别系统,采用基于段长分布的隐马尔可夫模型(DDBHMM)进行了安静环境和带噪环境下,特定人和非特定人的数字语音识别试验。试验结果表明,基于DDBHMM模型的数字语音识别技术对真实非平稳噪声环境下录制的特定人和非特定人语音都具有较高识别率。     

基于OMAP5912的嵌入式非特定人连续语音识别系统

旨在嵌入式系统上实时实现非特定人、中等词汇量、连续语音识别。以TIOMAP5912双核处理器作为硬件平台,DSP gateway为OMAP处理器的双核通信架构,采用并行处理技术,将语音识别算法中计算密集型的任务分配给DSP处理,通过ARM和DSP协作实现语音识别,满足嵌入武语音识别系统实时性的要求。     

小词表实时语音识别系统的定点DSP实现

主要介绍一种基于定点数字信号处理器DSP芯片(TMS320VC5402)的小词表实时语音识别系统。该系统体积小，成本低，可扩展性好，方便应用于许多特定场合，如：门禁控制系统等，对于100词以内的特定人语音，识别的准确率超过95％。     

基于小词汇表语音识别技术的运动控制系统

简要介绍语音识别的原理,基于TMS320LF2407系列16位DSP,设计语音端点检测算法,采用人工耳蜗模型提取语音特征参数,采用改进型动态时间弯折(DTW)算法实现语音参数模板匹配,设计能够实现小词汇表、非特定人、孤立词识别的语音识别系统。并将该语音识别系统应用到运动控制中,试验结果表明,系统正确识别率在93%,具有一定的实用价值。     

一种改进的特定人语音识别系统及算法研究

针对传统特定人语音识别过程中存在的算法复杂、所占存储空间大等问题,提出了一种改进的基于动态时间规整算法(DTW)的特定人语音识别系统.在对参数提取方法进行详细对比之后,提取美尔频率倒谱系数(MFCC)作为本系统的语音识别参数,有效的解决了人耳响应不同信号灵敏度不同的问题.利用MATLAB环境下语音工具箱Voice Box实现了对若干数字的孤立词识别,识别速度提高了约30％,识别成功率达到95％以上.仿真结果证明,该系统在算法简单,识别成功率高,是一种简单有效的语音识别方法.     

基于音素的非特定人英语命令词识别算法研究

本文提出了一种新的基于音素的非特定人英语命令词识别算法,并在此算法基础上构建了一个非特定人英语命令词识别系统。结合非特定人语音识别系统的特点,系统的实现采用了HTK与VisualC++两种工具混和使用,提高了整个系统的开发效率。在识别阶段将置信度评估和不完全匹配的方法结合在一起,在一定程度上提高了识别的质量,在词汇量大于10的情况下取得了87.8％的识别率。     

动态调整直方图剪枝PDA声控拨号器的应用与实现

以使用嵌入武操作系统PocketPC的个人数字助理（PDA）为实验平台研究了基于非特定人语音命令识别的可定制声控拨号器。针对PDA存绪空问和运算能力的限制，在保证性能的前提下从严格控制搜索空间和提高解码速度出发，提出了结合搜索路径分数差值实时调整剪枝宽度的动态调整直方图剪技策略，提出了利用速查表加速似然计算的方法，并在通过实验验证舌采用较少维数的特征、结合扩展声韵母进行声学建模等措施，有效地解决了上述问题．在实际PDA设备上实验表明，在词表大小为200个人名时，识别正确率达98．70％，而识别速度比采用标准算法的参考系统提高了约80倍，同时节省了约30％搜索存储空间。     

老年陪护机器人系统的设计与实现

设计了一种以引导式语音交互和肢体动作为表达形式的老年陪护机器人系统,该机器人系统采用人性化语音交互、触觉感知与交互技术,对使用者提供个性化服务.采用非特定人语音识别技术,利用有限的硬件资源,构建稳健的识别模型,实现高性能并满足实时应答要求的语音识别片上系统.在真实动物运动姿态建模的基础上,提出了一种应用欠驱动柔性结构的...     

基于语音识别控制的激光超声水下遥感研究

为了减少激光致声对水下目标遥感的实时性和有效性的影响,分析了激光超声诱导与光声效应原理,采用语音识别技术实现字符化编码,探讨语音信息的基频编码和控制激光发射的码型结构。搭建了实验测试系统,利用波长为1.06μm的脉冲激光进行水下超声激励,通过对水下激光声信号采集处理,完成了实验室空中平台到水下目标的实时语音控制。结果表明,非特定人的语音指令识别与编码方法有效实现了可变基频的激光超声水下目标控制。该研究为激光声水下目标遥感应用提供了一种新的技术途径。     

基于单片机的非特定人语音控制玩具车的设计

提出了一种基于单片机的非特定人语音控制系统,介绍了系统的硬件结构及设计方法.该控制系统以STC12LE5A60S2单片机作为处理器,利用ICRoute公司的LD3320模块进行语音识别,并通过RF905进行无线通信实现对L298N电机驱动模块的控制从而实现了对玩具车行驶的语音控制.该玩具车能够在按键和语音2种方式的控制下实现前进、后退、左转和右转等功能.在车体的前方和两侧各安放1个红外探头,可以实现行驶中自动避障功能.此方案对于智能玩具及相关研究具有较高的价值.     

邮包校核语音识别系统的实时实现

本文研究开发了一套邮包信息校核语音识别系统.该系统利用中大词汇量非特定人连续语音识别技术实时实现了邮包信息的语音校核.系统可以识别普通话或四川话语音,可识别的词汇量约为4500条.系统还采用了拒识技术与说话人自适应技术,提高了整个系统的稳健性.实验表明对普通话的首选识别率达到98.7%,前三选识别率达到99.9%.对四川话的首选识别率达到95.9%,前三选识别率达到98.6%,对无关语音的正确拒识率达到85%,对口音较重的说话人经过自适应后识别率可提高5－8个百分点.     

基于CHMM的语音识别仿真系统实现

介绍了一种基于连续M元高斯混合密度的隐马尔可夫模型（HMM）的非特定人孤立词语音识别仿真系统。通过研究模型状态数、训练时间以及特征参数选取对语音识别率的影响,得出HMM状态数取4,训练次数为20次,特征参数选取48维LPCC和MFCC的混合参数,可使语音识别系统对于汉语孤立词的识别率达到90％。     

ADSP-BF531在嵌入式语音识别系统中的应用

设计了一个嵌入式语音识别系统,该系统硬件平台以ADSP-BF531为核心,采用离散隐马尔可夫模型(DHMM)检测和识别算法完成了对非特定人的孤立词语音识别。试验结果表明,该系统对非特定人短词汇的综合识别率在90%以上。该系统具有小型、高速、可靠以及扩展性好等特点;可应用于许多特定场合,有很好的市场前景。文中讲述了该系统CODEC、片外RAM、ROM以及CPLD等与DSP的接口设计,语音识别运用的矢量量化、Mel倒谱参数、Viterbi等有关算法及其实际应用效果。     

汉语连续语音识别中多项式拟合语音轨迹模型的研究

尽管作为当前最为流行的语音识别模型, HMM由于采用状态输出独立同分布假设,忽略了对语音轨迹动态特性的描述.本文基于一个更为灵活的语音描述统计框架—广义DDBHMM,提出了一个具体的多项式拟合语音轨迹模型,以及新的训练和识别算法,更好地刻划了真实的语音特性.本文还给出了一种有效的剪枝算法,得到一个实用化模型.汉语大词汇量非特定人连续语音识别的实验表明,这种剪枝的多项式拟合语音轨迹模型以较少的计算量明显改善了识别系统的性能.