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相似文献
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1.
黄浩  朱杰 《东南大学学报》2007,23(2):174-178
提出了2种解决汉语语音识别中声调问题的方法:利用区分性方法对基于隐马尔可夫模型(HMM)的声调模型进行训练;提出将区分性训练的声调模型加入大词汇量连续语音识别系统的最优方法,该方法根据最小音子错误的训练准则以及利用扩展Baum-Welch算法区分性训练与模型相关的概率权重,对声学模型以及声调模型概率进行加权.实验结果表明区分性训练的声调模型能够显著地提高连续语音声调识别率以及大词汇量语音识别系统的识别率,同时区分性的模型权重训练能够在区分性声调模型加入连续语音识别系统之后进一步提高系统的识别性能.  相似文献   

2.
随着计算机处理能力的迅速提高,语音识别技术得到了飞速发展,其技术的应用正在日益改变着人类的生产和生活方式。本文介绍了语音识别的基本原理、方法,综述了语音识别系统的分类及语音识别技术的应用,分析了语音识别所面临的问题。  相似文献   

3.
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%.  相似文献   

4.
从语音识别系统前端信号处理出发研究了语音信号特征的提取方法.对4种语音识别主流算法模型进行部署,构建了不同车载应用场景,并选择字错误率和实时率两种主流评价指标对算法模型进行了效果测试,开展了算法评价与分析,同时运用开源二维网格搜索法优化了百度DeepSpeech2模型,并对其进行硬件适配,使得模型识别精度、识别速率得到...  相似文献   

5.
基于Matlab设计了以动态时间规整(dynamic time warping,DTW)算法和Mel频率倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficients,MFCC)参数提取算法为基础的孤立词自动语音识别系统;然后结合机器人语音识别的需求,基于凌阳SPCE061A设计了语音识别应用系统。结合上述两部分工作,设计、实现了机器人语音识别系统演示实验和机器人语音识别半开放实验,实现效果达到预期实验设计目标。  相似文献   

6.
随着计算机技术和网络技术的迅速发展,计算机辅助教学在教学领域中的应用日益广泛.为了帮助英语学习者纠正其发音错误,提高英语口语水平,将计算机辅助教学应用于英语口语的教学与测试中,利用了特征参数提取,基于HMM模型的语音识别,模式匹配等技术实现了一个测试系统.  相似文献   

7.
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 .  相似文献   

8.
以VC++6.0为开发平台,实现一个基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,简称HMM)非特定人的安多藏语孤立词语音识别系统。对有声段语音进行MFCC参数的提取,对提取后的MFCC参数进行矢量量化后训练HMM模型,形成特征模板库,最后进行识别。根据安多藏语的特点,改进端点检测的方法,提高了孤立词语音信号检测的准确性,并进一步提高了识别率。  相似文献   

9.
隐马尔可夫模型(HMM)及其应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
隐马尔可夫模型(HMM)是序列数据处理和统计学习的一种重要概率模型,具有建模简单、数据计算量小、运行速度快、识别率高等特点,近几年来已经被成功应用到许多工程任务中.文章介绍了隐马尔可夫模型,并对HMM及其改进的HMM在语音处理技术、人脸识别和人脸表情识别中的应用进行了叙述.  相似文献   

10.
本文分析了隐尔可夫模型(HMM)的参数迭代与语音识别问题,导出了一系列的参数寻优迭代公式,利用这组迭代公式,不易产生计算时的上溢与下溢,有效地提高了HMM语音识别系统的识别率与可靠。  相似文献   

11.
提出了一种新的语音识别方法,该方法综合了VQ和离散HMM算法,在每个状态通过用矢量量化误差值取代传统的HMM输出概率值来建立VQ-HMM.介绍了VQ-HMM,并通过非特定人汉语数码语音识别实验对其识别性能与传统的HMM作了相应的比较.实验结果表明该方法识别效果优于传统的HMM.,In this paper, a new speech recognition method was proposed, which integrated a VQ-distortion measure and a discrete HMM. The VQ-HMM uses a VQ-distortion measure at each state instead of a discrete output probability used by a discrete HMM. The VQ-HMM is described, and its speech recognition performance is compared with the conventional HMMs through the experiments on speaker-independent Chinese spoken digit recognition. The comparisons confirm that the new method over-performed traditional HMMs.  相似文献   

12.
介绍了一种对背景噪音进行动态估计的汉语语音端点检测算法,较一些常规的端点检测方法如基于能量的端点检测方法,具有更高的精度和鲁棒性.并用TI的TMS320VC5410 DSP来实现一个带端点检测的语音识别系统.通过进行汉语孤立词语音识别实验,表明这种算法是有效的,能得到较高的识别率.  相似文献   

13.
利用小波变换对含噪语音信号进行特征提取,结合隐马尔可夫和人工神经网络混合模型进行识别的方法,进一步反映语音信号的动态特性、增强抗干扰能力、提高识别率.实验证明,该模型适合于对噪声背景下的语音进行识别,同传统的HMM模型相比,具有更好的抗噪鲁棒性,在信噪比较低情况下,识别率比传统的HMM模型有明显提高.  相似文献   

14.
基于音素的话者特定英语命令识别   总被引:2,自引:0,他引:2  
1 Introduction Sincethe 195 0s ,speechrecognitiontechnologies ,bothspeaker dependentandspeaker independent ,withsmallorlargevocabulary ,andusingisolatedorconnectedwords,orcontinuousspeech ,havedevel opedandbeenwidelyapplied .Recentlyithasbecomeadominanttechnologyforhuman machineinterface .Speechrecognitionisbasicallytreatedasaproblemofpatternmatching .Thegoalistotakeonepattern ,i .e .,thespeechsignal,andclassifyitasasequenceofpreviouslylearnedpatterns ,e.g .,wordsorsubwordunitssuchsphonems[1…  相似文献   

15.
可靠的语音端点检测算法是稳健语音识别系统所必须的。针对现有算法在噪声环境下的稳健性问题,提出了基于单类SVM(Support Vecfor Machine)的端点检测算法。通过对多特征信息进行在线学习与综合,以及采用双层决策机制,有效提高了语音检测的稳健性。实验表明,算法在多种噪声环境和信噪比条件下有效,明显提高了语音识别系统在噪声环境下的识别率。  相似文献   

16.
基于CHMM的高性能连续数字语音识别算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
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。  相似文献   

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