低数据资源条件下基于Bottleneck特征与SGMM模型的语音识别系统

语音识别系统需要大量有标注训练数据,在低数据资源条件下的识别性能往往不理想.针对数据匮乏问题,本文先研究子空间高斯混合声学模型通过参数共享减少待估计的参数规模,并使用基于最大互信息准则的区分型训练技术提高识别精度;而后在特征层面应用基于深度神经网络的Bottleneck特征来达到特征提取和降维的目的;最后将上述研究成果结合并构建了低资源条件下的语音识别系统.在国际标准的Open KWS 2013数据库上的实验结果表明,本文的技术能够有效改善低资源条件下的系统识别性能,相比基线系统有12%左右的词错误率降低.     

基于MPC5200的嵌入式非特定人连续语音识别系统

非特定人连续语音识别系统具有非常高的计算复杂度，对系统的硬件资源有很高的要求，本文针对该问题设计了一款基于MPC5200微处理器的嵌入式平台，在该平台上实现了基于隐含马尔可夫模型的非特定人连续语音识别系统，实验结果表明该嵌入式语音识别系统达到了实时识别的要求。     

实时语音识别系统及其应用

1988年10月中旬,在法国格勒诺贝尔举办的名为“技术与竞争”的高技术博览会上(参展的有西欧共同体国家、美国和中国等13个国家的公司和科研单位600多个,1300多项系列项目,共上万件展品),中国科学院的展品中,声学所研制的实时语音识别系统获得国际奖(共     

连续语音关键字识别的方法

语音关键字识别是语音识别中的一个重要分支，本文结合关键字——废料模型、HMM比较了关键字识别和连续语音识别的不同，介绍了关键字识别的经典方法及提高识别正确率的方法。     

语音识别系统芯片及其发展

现代集成电路制造与设计技术的提高,导致了现代电子设计进入系统芯片(System-on-a-chip)时代,这也极大推动了语音识别芯片的发展。语音识别芯片的发展,将极大的改变人类的生产与生活。     

一种改进后的递增式语音语料抽选算法

提出一种改进后的递增式语料抽选方法 ,通过在递增的每个抽选阶段对所获语料进行二次筛选 ,加强对语料中语音单元的平衡控制能力 .该方法的实验佐证以 1 0年《人民日报》等报刊杂志为待选语料 ,共约 2 0 0 0万个句子 ,包括 8472个前后语境子音 .从这批待选语料中抽选获得的语料仅包括 1 7865个句子 ,但对出现次数超过 1 0的前后语境子音的覆盖率却达到了 94 3% ,语料中前后语境子音的分布方差为 0 1 8× 1 0 -3 .该方法除了在音子单元的覆盖率和分布均匀化方面的优异性能外 ,还具有较低的计算代价和存储代价 ,适宜于从报刊杂志、互联网等海量的真实语料中抽选语音识别声学模型的语料 .     

汽车空调语音识别系统的设计与研究

针对汽车驾驶环境下,通过语音识别代替手动控制汽车空调功能,既解除了驾驶者低头寻找空调按钮的危险,又可以提高驾驶者的舒适度。该汽车空调语音识别系统主要由语音模块、单片机控制模块、显示模块等组成,通过单片机控制LD3320语音模块对汽车空调的功能进行处理,可以解放驾驶者的双手,从而提高车辆驾驶安全。     

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。     

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。     

语音搜索

语音搜索是2011年度移动互联网的热点领域,比如iPhone 4S内置的Siri语音搜索功能就让人耳目一新。利用Siri,用户可以通过手机读短信、询问天气、语音设置闹钟等。Siri可以支持自然语言输入,并且可以调用系统自带的天气预报、日程安排、搜索资料等应用,还能够不断学习新的声音和语调,提供对话式应答。     

基于改进谱减法的语音识别系统去噪

为消除语音识别系统中的噪声干扰,研究了传统谱减法和改进的谱减法,描述了两种算法的原理和特点,并对两种算法进行了编程实现。matlab仿真结果表明,改进的谱减法不仅可以消除噪声,还可以抑制＂音乐噪声＂的产生,比传统谱减法更具优势。     

浅谈基于DSP的音频处理及语音识别系统的设计

数据通信是通信技术和计算机技术相结合而产生的一种新的通信方式.随着计算机技术、电子技术和通信技术的迅猛发展,音频处理技术也在众多领域得到广泛应用.如通信领域中的手机、IP电话,消费类电子产品中的MP3和CD播放器以及控制领域中的语音识别、声控系统等.这里介绍的数字信号处理器(即DSP),是通信中音频处理技术的重要组成部分.     

浅谈语音识别技术

近年来,语音识别技术得到了飞速的发展,并逐步应用到了越来越多的领域,以下简要介绍了语音识别技术的发展历史、基本原理、所采用的分类方法、目前所面临的困难及应用前景。     

基于STM32的语音识别系统的设计与实现

根据嵌入式系统的特点,利用意法半导体公司生产的基于Cortex-M3内核的STM32F103VET6处理器和外围电路设计系统的硬件平台,并对DTW（Dynamic Time Warping,动态时间弯折）算法进行了改进,经过试验测试证明该系统可以有效的进行语音识别。     

基于信息增益的特征选择算法在语音识别系统中的应用

在语音识别系统中,往往需要对输入的语音信息进行数据预处理操作,删除冗余的、不相关的特征值.针对传统应用于语音系统中特征选择算法中出现的效率低、错误率高的缺点,本文提出了基于信息增益的特征选择算法.该算法通过信息增益评价指标对属性进行排名及评价,选择最优的特征属性并删除无用的属性.通过大量的对比实验结果表明,本文提出的算法可以高效地完成特征选择语音数据预处理,并且提出的新算法与传统的特征选择算法选择出的特征属性应用在语音识别算法后能够更准确地识别和判断语音信息.     

语音文本中标点符号的检测方法简介

本文综述了语音文本中标点符号识别的相关概念和基于句法—语义规则以及基于语料库和统计语言模型的主要识别方法,并介绍了几个典型的标点符号识别系统。最后,指出了有待进一步研究的关键性问题。     

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。     

基于BP网络的语音识别器的理论设计

对BP神经网络的提出、基本思想及网络结构进行了简要地介绍,采用BP神经网络对语音进行识别.     

基于ZigBee技术的语音识别智能小车系统设计

本文探讨了如何在汽车内部搭建起一个汽车用户可以对汽车进行语音控制的个人局域网,通过将语音识别技术与无线技术相结合,采用单片机芯片SPCE061A和个人无线局域网ZigBee SoC芯片CC2530,设计具有语音识别功能的智能小车系统。     

基于神经网络的语音识别鲁棒性研究

语音识别技术已经取得令人鼓舞的成就,市场上也出现了许多相对成熟的语音识别产品,但是大部分语音识别系统仍局限于特定的环境,距离真正的实用化还相差很远。本文以提高语音识别系统的鲁棒性为目标,进行了相关的实验和研究。