基于DSP的语音识别系统研究

文章介绍了语音识别的基本原理以及用DSK6713实现语音识别算法的一些原则和方法,阐述了语音识别在DSP上的实现技术。系统使用梅尔倒谱系数（MFCC）作为特征参数,采用算法相对简单以及计算量较小的动态时间弯折算法（DTW）实现语音参数的匹配。用MATLAB实现DTW算法的仿真,进而将语音识别技术应用到DSP上,实验结果表明对特定人、小词汇量和孤立词的语音识别效果比较好。     

以语音识别为基础的音乐检索系统

针对一般的语音识别算法均存在抗噪能力不好的问题,无法满足音乐检索系统的需求。针对于此,本文以抗噪能力为基础对MFCC语音识别算法进行了优化,第一步是通过F比方法加权优化了MFCC算法的特征参数,估计出各维特征分量对识别率的影响,并将其提取出来,然后采用主成分分析法对提取的特征分量进行降维处理,以降低计算复杂度,减少数据存储量,加快训练时间,最终提高识别效率。算法仿真结果表明,本文提出的基于抗噪能力优化的MFCC语音识别算法具有较好的抗噪能力,比传统MFCC算法对音乐检索的精确度更高。     

并行模型组合方法中卷积噪声的估计方法

由于实际环境中各种噪声的干扰 ,语音识别的准确率会受到不同程度的影响 ,因此 ,鲁棒性技术已成为语音识别的一个研究热点。其中 ,并行模型组合方法 (PMC)在提高模型对环境的适应性方面发挥着重要作用。分析了PMC中如何解决其技术难点的一些方法 ,并作了相应的优化改进 ,从而使PMC方法能适用于较为复杂的实际情况。实验利用了剑桥大学的HTK语音识别工具包 ,并加入自行开发的算法 ,可用于对 0～ 91 0个中文数字组成的数字串进行连续语音识别。结果表明 ,在不同的噪声环境下 ,新的PMC技术能显著提高识别率     

语音识别技术在图情领域的应用

介绍语音识别技术及其国内外研究现状,同时探讨语音识别技术在馆藏信息数字化、信息服务、参考咨询、远程教育和语音检索等方面的应用。旨在促进语音识别技术在图书情报领域的广泛应用,提高多媒体信息资源利用率．优化相关机构的服务质量。     

语音识别技术在楼宇自控系统中的应用

随着语音识别技术的发展,孤立词、小词汇量的语音识别系统在日常生活中得到广泛应用,本文提出了一种基于DSP的孤立词实时语音识别系统,并将动态时间规整技术运用到识别算法中。根据楼宇控制系统的特点,结合BACnet网络协议,把系统设计成BACnet设备的一个嵌入式子系统,从而把语音识别应用到楼宇控制系统中。结合了系统硬件速度快、算法高效的特点,实现了对楼宇更加实时、方便的控制。     

基于ARM11的智能语音识别机器人教学平台设计

教学技术平台是开展各种教学的必要条件,是现代教育技术的基础。基于ARM11的智能语音识别机器人教学平台,采用Voyager—IIA旅行家二号自主移动机器人作为教学载体,通过将WinCE系统移植到ARM11的开发板上从而实现对机器人进行语音控制。该系统不仅可以在教学过程中为学生提供良好的人机交互,而且在计算机教学中,通过该系统促进相关技术和知识的学习。此外,通过对国内外各种语音识别算法进行对比分析,在研究HMM（隐马尔科夫模型）的基础上重点学习微软的SAPI语音识别引擎,并在WinCE系统上进行了实践应用。     

动态时间弯折模式匹配技术（DTW）的算法改进研究

首先介绍了动态时间弯折技术,然后探讨了利用该技术进行文献语音识别设计的思路,对DTW算法进行了改进,减小了计算量和相应的内存需求,使之更适合实时识别的需要,提供了改进后的DTW数据结构和封装的具体方法,并分别给出了相应的基本源代码,上述算法的编程思路和源代码对有关的工程实践有较高的实用价值。     

基于模糊ISODATA的方言识别系统在学生信息系统中的应用

以模糊ISODATA方法为基点,结合语音识别技术的优点,设计了基于语音识别的学生信息系统。提高了学生信息录入的效率与精确率,为语音识别技术的应用及其它领域信息系统的构建提供了参考。     

基于神经网络的语音识别专利分析

本文针对基于神经网络的语音识别技术的专利发展状况,以国家知识产权局专利局专利审查系统中公开的语音识别技术数据为依托,经过针对性检索以及筛选后,进行了专利申请量、专利申请分布、重点申请人、专利技术分支等多个维度的分析,梳理了基于神经网络的语音识别技术的国内外发展概况和国内外专利申请的走势,为国内申请人在基于神经网络的语音识别技术领域的专利布局和研发提供借鉴。     

语音识别专利技术发展现状与未来趋势

语音识别技术是计算机技术研究的一个重要领域,具有极大的研究价值和广泛的应用前景。本文立足于专利文献,首先对国内外有关语音识别技术的专利申请进行统计和分析,其次对主要申请人进行了统计,最后总结了目前语音识别技术的几种研究方向,以期为企业、高校等提供技术支持。     

基于语音识别和GSM的门控系统设计

本设计采用语音识别和GSM远程报警技术使防盗系统智能化,安全性提高。该智能门控系统基于凌阳16位单片机SPCE061A为控制核心,将语音信号进行数字信号处理,利用特定人语音识别技术实现语音识别密码锁功能,并利用GSM模块实现无线远程短信和拨号报警功能。从硬件设计、软件优化等方面进行总体设计,并且通过结果测试和分析证明了设计的可行性。     

基于美尔倒谱系数及隐马尔可夫模型的说话人识别系统研究

为了适应强噪声环境下的语音识别,进行了基于美尔倒谱系数特征及隐马尔可夫模型的识别算法研究,主要对提取语音信号的线性预测系数、端点检测、语音特征参数提取、语音算法识别流程等进行了初步研究,并进行了说话人识别系统的仿真验证。     

朝鲜语紧急呼叫号码的语音识别系统研究

朝鲜语是我国目前适用范围较为广泛、使用人12＇较多的一种少数民族语言。朝鲜语紧急呼叫号码的语音识别软件,采用语音命令来呼叫号码,能够准确识别拨叫号码,在特定场合可以起到至关重要的作用。将语音控制指令范围设定为报警求助、火警等词汇的识别中,实现了朝鲜语紧急呼叫号码语音识别系统的软件算法部分。通过对信号处理的每个步骤和朝鲜语数字连读问题进行深入分析及研究,选择DTW（动态时间弯曲）算法作为该软件的核心算法。Matlab实验结果表明,采用的语音识别过程及算法可以准确地对录制的朝鲜语紧急呼叫号码进行识别。     

基于手机的语音识别模型专利技术综述

本文针对基于手机的语音识别模型领域技术在全球的专利申请情况从技术分支、发展演进状况、重点专利及重要申请人的角度进行了分析。对于相关工作人员在基于手机的语音识别模型领域的技术更新优化和相关专利布局可以起到一定的借鉴作用。     

计算机语音识别技术的应用分析

随着信息技术的发展和应用,计算机语音识别技术也取得了较大的发展成就。本文对计算机语音识别技术的应用问题进行分析,从语音识别技术的发展历史、语音识别技术的发展现状、语音识别技术发展趋势等几个方面,对该问题进行论述,诸多不足,还望批评指正。     

浅谈语音识别

本文对语音识别技术的概念和发展历程以及现状进行了阐述,对语音识别面临的问题进行了探讨,对语音识别技术的发展前景进行了分析。     

语音识别的软件实现

语音识别是人机语音通信的关键技术之一,也是难题之一。文章选择了在孤立词识别上有着高识别率的动态时间归整(DTW)算法,并在程序中给以实现。对语音识别的过程进行探析;通过用MATLAB进行仿真,结果证明数字"1～10"的识别率很高。用该算法后,还可以自定义语音样本。     

基于语音识别的机器人研究

人工智能时代,为实现人和机器之间"无障碍"的对话与交流,本文对基于语音识别的机器人进行了研究,采取双门限端点检测算法进行语音分割,降维进行特征提取来提高机器人语音的识别率;利用神经网络算法和HMM法则进行训练与识别,提高了智能化;配合语音控制系统,真正意义上实现了自动识别控制的功能。     

关于智能语音识别技术的应用与发展研究

智能语音识别技术逐渐走进人们的视野,使得人们充分体验到了现代科学技术带来的便利,得到了人们的喜爱。语音识别技术是语音信号处理领域的一项关键技术,正逐步成为信息技术当中人机接口部分的关键技术之一,智能语音识别技术是实现人机交互的关键技术,能让人与机器之间实现简单高效的信息传递。最近几年,随着海量大数据的应用和云计算的普及,智能语音识别技术取得了突飞猛进的发展,在多个领域得到了广泛应用。比如,智能家居中语音电器的应用,可以通过语音识别来完成电视、空调、照明等系统的自动操作;在医务系统,可以通过智能语音识别进行电子病历录入;智能语音识别技术还可以应用到航空、军事等领域。语音识别技术在现代生活中的应用越来越广泛,本文主要对智能语音识别技术的应用与发展前景进行分析论述。     

二十一世纪信息产业中语音识别的应用

语音识别技术是通过计算机系统将人类语言的内容及意义进行识别,这个构想始于20世纪50年代。语音识别技术是以语音为研究对象,通过语音信号处理让机器自动识别和理解人类的语言,语音识别技术是一门涉及面很广的学科,与声学、语音学、语言学等都有着密切的联系。近些年来,随着科学技术的快速发展,电子信息产业发展更为全面,其中计算机系统的各方面功能不断强大,"语音识别"技术也取得了突破性进展,其应用范围也融入到各个领域。语音识别技术是以语音为研究对象,通过语音信号处理让机器自动识别和理解人类的语言。