特定人孤立词语音识别系统的特征提取方法研究

随着语音识别技术的不断发展,特定人孤立词语音识别技术己基本成熟并逐渐开始应用于社会众多领域。而系统所追求的成本低、速度快和识别率高等目标,使主因素特征参数的选取成为其重点和难点。在实验的基础上对特征提取方法进行了深入的研究,提出了对传统Mel倒谱参数的改进方法,有效提高了系统的识别性能。     

基于DTW的孤立词语音识别研究

首先对DTW算法进行了研究和分析,针对其计算量大和抗干扰差的弱点,分别提出了路径约束的DTW算法和放宽起始点的DTW算法。通过实验验证,使用改进后的DTW方法能够提高其识别速度和降低噪声对语音识别的干扰,提高语音识别率。     

基于HMM状态结构调整的非特定人语音识别

利用HMM模型状态间的混淆度, 提出了一种新的状态结构调整算法, 使不同的状态可以共享相同的高斯混合函数, 并在EM算法的框架下推导出对状态结构调整后的增加参数, 即状态间权值的重估公式. 并对非特定人进行大词汇量汉语连续语音识别实验, 实验结果表明状态结构调整后的系统不仅优于基线系统, 还获得了比传统的参数增加方法更高的识别率, 由此证明了状态结构调整方法的有效性.     

基于卷积神经网络的苗语孤立词语音识别

苗语作为西南少数民族的主要语种之一,其语音研究存在语言文字缺失、语音语料库不健全、地域差异等问题,因此苗语的语音识别难度较大.针对语音语料库不健全的问题,借助汉语拼音对苗语语音进行标注,构建不同地域的苗语语音语料库.基于拼音媒介传递的思想,设计苗语孤立词汇识别模型,该模型利用卷积神经网络对提取的语音特征进行训练和测试,...     

语音识别技术应用研究

语音识别技术自20世纪50年代以来得以迅速发展。基于语音识别系统的基本原理，通过选用MFCC作为主要模型参数、运用动态时间归整法进行模板匹配的语音识别系统具有切实的可操作性，且富有广阔的发展前景。     

特定人语音识别算法——DTW算法

在特定人孤立词语音识别中,最为简单有效的方法是采用动态时间弯折(dynamic time warping,DTW)算法。该算法基于动态规划(DP)的思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,是语音识别中很成功的一种匹配算法。     

在噪声背景下的语音识别端点检测

在研究时,首先进行加性噪声模型的建立,而后通过滤波对带噪语音信号进行预处理,采用维纳滤波进行滤波。在进行语音信号的预处理后,使用VAD算法进行端点检测。建立整个试验系统后,找出了最佳方案。     

非特定人语音控制机器人的课程设计与实现

提高大学生的创新能力是当今社会的迫切需求,而机器人实践平台是高校学生工程教育的最佳载体,因此,单片机课程设计的题目选择"非特定人语音控制机器人",让学生利用指定的实验模块和可选添的实验模块,以小组为单位按照各自设计通过工程实践实现非特定人对机器人的语音控制,这符合创新性教学理念,代表着科研与教学的有机结合。以学号121003224小组的实践为例,证明"非特定人语音控制机器人"创新性课程设计,既夯实了学生的理论知识,提升了学生的实践应用能力,又奠定了学校机器人创新实践平台的实验基础。     

非特定人语音识别系统的设计与实现

建立了一个基于HMM算法的非特定人语音识别系统,阐述了具体实现过程,包括预处理、特征参数的提取及模板的匹配.并用MATLAB6.5对整个系统进行了仿真,仿真结果表明该系统可实现对非特定人输入命令词的识别,识别率约为88.6%.     

Matlab在语音信号处理教学中的应用

《语音信号处理》作为一门理论性和实践性很强的课程,具有概念抽象、计算量大等特点.针对语音信号处理课程特点,将Matlab引入该课程教学,以端点检测和语音识别为例,阐述了Matlab在语音信号处理教学中的应用.该方法增强了学生对语音信号处理的理解,促进了学生学习的主动性,提高了课堂教学质量.     

青海安多藏族民歌类别及特点

安多藏族民歌承载和反映了民族文化的深厚内涵,具有极其浓厚的地域、民族音乐特色.本文全面梳理了青海安多藏族民歌的类别,并论述了其基本音乐特征及在内容和形式上的特殊魅力.     

基于HMM／MLP混合网络模型的语音识别方法

提出了一种新的用于语音识别的HMM MLP混合网络 ,它利用MLP的鉴别训练能力 ,以克服基本HMM的ML训练方法中不合理的模型正确性假设前提 ,提高HMM的鉴别能力和识别性能 .实验结果证明HMM MLP混合网络的鉴别能力和识别性能明显高于普通HMM .     

宋金时期安多藏族的婚姻文化及女性地位

宋金时期安多藏族盛行一夫多妻的婚姻习俗,安多藏族部落大酋间联姻、安多藏族政权与周边政权间联姻现象也很常见。安多藏族女性地位较高,很多上层社会女性受到宋王朝的册封。     

基于CHMM的高性能连续数字语音识别算法

介绍了一种基于连续隐马尔可夫模型(CHMM)的汉语连续数字语音识别算法,该识别算法以MEL频率倒谱系数(MFCC)为主要语音特征参数,采用切割-识别方案。在此框架下,本文提出了变时窗的连续数字切割算法,并且结合了声调信息,因此最终连续数字语音识别率达到了90％以上。     

藏文Web网页的信息隐藏研究

针对藏文Web页面信息隐藏技术隐蔽性差、隐藏容量小、抗干扰性弱问题,提出了一种具有同步机制的藏文Web页面信息隐藏方法。该方法先对秘密消息的二进制序列进行置乱处理,添加具有同步性的巴克尔码以形成新消息序列,并通过改变HTML标签属性名称的大小写状态来表示该序列中的0或1,实现秘密消息在藏文Web页面内的隐藏。实验结果表明,与其它方法相比,该方法在保证隐蔽性的情况下,能有效提高隐藏容量,在随机扰乱程度较大时具有更好的鲁棒性。     

论基于模型建构的概念转变教学模式

模型是对目标系统的简化的表征.模型建构是一种基于模型的建构性学习活动.根据认知心理学的观点,概念转变是学生朴素模型向科学模型转变与建构的过程.模型建构过程包括四个阶段的循环:激活原有朴素模型中的错误概念;对模型中的元素产生不满(产生认知冲突);建构新模型;使用新模型.基于模型建构的教学模式能促进概念转变,这一模式包括聚焦学生朴素模型中的错误概念;引发学生的认知冲突;通过类比推理,建构新模型;使用新模型,进行科学推理.     

藏文字构件识别及其信息熵

藏文是一种特殊的拼音文字,藏字的构字字母不仅有横向组合,也有纵向组合.在对藏字构件算法进行梳理的基础上,利用统计方法计算藏字各构件的信息熵,对藏字的内部结构特征进行统计分析,为了解藏字的内部结构特征提供参考数据.     

藏医药珍贵档案管理新探

本文论述了藏医药档案包涵的内容、藏医药档案管理面临的严峻现状,进而就珍贵档案进博物馆的益处、进馆珍贵档案的管理提出自己的见解.     

青海藏族大学生社会支持的调查研究

通过对随机抽取的490名藏族大学生和171名汉族大学生进行社会支持的调查问卷,以期探讨青海藏族大学生社会支持的具体情况。结果表明,藏族大学生的社会支持主要来源于父母家人、亲戚及朋友,社会支持网络具有单一性和不平衡的特点。藏族大学生与汉族大学生在社会支持上存在显著性差异,并且在其他各维度上也存在显著性差异。因此,建构平衡的藏族大学生社会支持网络,重视藏族大学生社会支持网络的规模、密度和异质性程度,以及合理利用有效资源,培养藏族大学生的支持利用度等方法对合理提供社会支持有着一定的积极意义,对其他地区或群体也有参照意义。     

基于HMM模型的网络课程学习过程多维评价研究

网络课程学习过程评价形式单一的问题亟待解决。因此提出一种基于隐马尔可夫模型的多维评价方法,对学生学习事件进行持续跟踪和统计,运用隐马尔可夫模型识别隐含在学习事件序列中不同维度学习状态序列,将其作为网络课程学习过程多维度评价结果。实验表明,该评价方法准确率、精度和召回率分别平均达到 0.64、0.75 和 0.80。基于 HMM 模型的网络课程学习过程多维评价结果可有效反映学生学习状态过程性变化。