NGN与软交换

本文简要介绍NGN的基本概念及其核心技术——软交换。     

高噪声环境下的语音识别

本文介绍多码本离散隐马尔可夫模型用于含噪声语音识别的研究成果.特定人识别系统对孤立数字的识别率,在低噪声环境下可达100%,在高噪声环境下(信噪比 SNR 低于-7 dB)达63.9%.     

便携式大容量数字语音录放系统

介绍了一种特别的基于G.729算法的数字语音录放系统。该系统采用TI公司的TMS.320VC5402定点数字信号处理器伯为语音压缩处理器,同时另设置MCU单元作为系统操作的控制器。通过RS232通信接口,可方便地与外界设备进行互连互通,从而更具有一般个人数字设备的普遍特点。     

基于TMS320C5402的多功能IP电话机的设计

介绍了一种新颖的面向LAN和Intranet的IP网络语音终端设备（即IP电话机）的设计。该IP电话机采用TI公司的低功耗定点数字信号处理器TMS320C5402作为语音编码器,Motorola公司的MPC860T作为控制器。系统外围提供了USB、RS232和RJ45等多种通信接口,从而使话机既可以作为桌面PC的语音外设,又可以直接作为IP网络的终端设备使用。文中给出了话机的硬件设计和软件结构。     

G.723.1声码器的DSP实现

介绍了ITU－TG．723．1语音编解码器在德州仪器（TexasInstruments）公司新一代定点数字信号处理芯片TMS320C54上的实时实现技术。编程实现G．723．1标准的所有功能,包括在编码速率的静音检测（VAD）和舒适噪声产生（CNG）模块。     

语音识别中基于最小误识率准则的区分训练方法

本文提出两种基于最小误识率准则的区分训练方法,将目标函数直接建立在Ｖｉｔｅｒｂｉ解码的基础上,以保证所得的隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）参数能提高识别率。     

半连续隐马尔可夫模型在孤立数字识别中的应用

讨论了半连续隐马尔可夫模型(SCHMM)及其在孤立数字语音识别中的应用.提出了一种新的 Viterbi 分段统计算法来估计 SCHMM 参数,降低了模型参数估计的计算量,提高了识别率.     

一种改进的神经网络训练算法

针对递归最小二乘反向传播训练(RLS-BP) 算法在推导过程中因引入近似公式而影响了收敛速度的进一步提高的情况,提出了一种改进的RLS-BP训练算法,它通过修改误差性能测度使推导过程中不引入近似公式,进一步提高了收敛速度.实验也表明改进的RLSBP算法比原算法的收敛速度一般要快,有较好的实用价值.     

人耳听觉感知知识用于孤立数字语音识别

将人耳听觉感知方面的知识用于孤立数字语音识别,提取出感知线性预测倒谱参数（ＰＬＰＣ）．对ＰＬＰＣ参数和线性预测倒谱参数（ＬＰＣＣ）进行比较,得出使用８阶ＰＬＰＣ参数可以获得优于１２阶ＬＰＣＣ参数的性能．采用基于ＰＬＰＣ参数的多种特征参数进行识别,非特定人识别率可以达到近９７％．