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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。 相似文献
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说话人识别系统是在语音信号中提取说话人信息来鉴别说话人身份.整个系统以DSP处理器为核心结构,进行训练和识别语音信号.采用LPC和DTW作为核心算法来进行说话人识别. 相似文献
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朝鲜语是我国目前适用范围较为广泛、使用人口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。 相似文献
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王倩 《武汉工程职业技术学院学报》2006,18(1):65-69
针对非特定人的孤立词识别问题，研究构造了基于神经网络建模的语音识别算法。该算法的意义在于将神经网络应用于非特定人语音识别中，并取得了较好的识别效果，表明了神经网络在语音识别中的优势。 相似文献
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提出了一种基于小波变换和动态时间规整算法相结合的故障识别算法。该算法首先利用小波变换对实验样本与参考样本进行处理以去掉样本信号的非平稳性和噪声,然后利用动态时间规整算法对未知的实验样本与参考样本之间的相似性进行评价,并基于最短距离进行分类,以达到故障识别的目的,最后将此算法应用到Tennessee Eastman过程的故障识别中,仿真结果表明基于小波变换和DTW算法能够准确地识别出发生何种故障,而常规的DTW算法则存在一定的失误。 相似文献
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针对各种连续数字语音信号，实现了一种基于TMS320C5x评价模块(EVM)和定点数字信号处理器ADSP2181的与特定人无关的连续数字语音识别系统。在分析了连续概率密度的隐马尔可夫模型(CDHMM)基础上，利用LPC倒谱系数、LPC差分倒谱系数、能量归一化系数及其差分系数作为语音特征矢量，训练和识别采用Viterbi算法和Baum-Welch重估算法，并利用ADSP2181实现语音识别的算法。有效地提高了系统的识别率。给出了实现各个阶段所需的时间，比较了不同语音特征参数对识别率的影响。在具体实现中，着重处理了抗噪、定点实时实现及连续数字串识别人的身份等问题。实验结果表明，本系统在普通环境下取得较满意的效果，正确识别率达到93．2％，为其实用化提供了较为重要的技术途径。 相似文献
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手势识别是一种多维空间应用,而传统DTW算法只能解决一维问题,对其进行拓展,演化为不同维度运用,得到一种全新基于改进的新型算法DTW-IMP,它能计算两个N维时间序列之间的距离。以欧氏距离为元素组成矩阵,根据Bellman最优化原理得到最优规整路径,结合预先录入的手势模版,实现动态手势识别。 相似文献
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首先,采用传统的DTW(Dynamic Time Warping,动态时间弯折)算法,计算积累距离矩阵,求得最佳匹配路径所对应的匹配距离;然后,将最后的匹配分数用min函数找到最小值对应的模板;最后,返回对应的模板代码。在此基础上,还探讨并提出了进一步提高识别率的方法和提高系统效率的高效算法,即放宽端点的DTW算法,并进行了一定量的实验。使识别效果达到更好。 相似文献
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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
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语音信号处理实验教学研究探索 总被引：1，自引：0，他引：1
针对语音信号处理课程实验教学的难点,以MATLAB软件作为平台,设计开发实验教学辅助软件,包括时域分析、频域分析、线性预测基音检测、语音编码、语音识别(DTW和HMM)、语音增强等知识,给学生以直观的认识,加快理解过程,增强学生解决问题的能力。 相似文献
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当今人工智能发展迅速,语音识别成为人机交互的重要方式。为提高语音识别准确度,在分析语音信号前去除语音信号噪声干扰并提高语音信号能量尤为重要。在实际应用中,不同语音信号包含不同的噪声。针对不同的语音噪声,在传统谱减法基础上,通过判断算法窗函数,根据不同的噪声能量改变多窗谱减法的过减因子参数,以增强算法自适应能力。仿真结果表明,在低信噪比情况下,通过改变过减因子值,可取得一个最优过减因子值以改进谱减法下的音乐噪声和失真度。自适应多窗谱减法改进后与基本谱减法相比,信噪比提高了 29%;与多窗谱减法相比,信噪比提高了 16%。该自适应多窗谱减法可适应不同噪声环境下的语音信号,增强语音信号中的关键信息并减少噪声干扰。 相似文献
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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
张静亚 《常熟理工学院学报》2005,19(2):93-96,124
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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胡钢 《鞍山师范学院学报》2009,11(6):44-47
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
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针对传统语音识别在多目标情况下识别率较低的问题,从特征参数提取角度,提出一种基于受限玻尔茨曼机（RBM）的特征提取方法。依据不同个体语音信号之间的特征差异提取特征参数,通过梯度上升算法调整网络参数以拟合给定训练样本,通过对比散度算法降低采样达标所需状态转移次数以提高算法效率,再利用重构误差曲线评价受限玻尔茨曼机对训练样本的似然度。实验表明,当隐含层节点个数为30时,参数提取的重构误差低于20%。此时使用改进的BP网络训练,与传统算法相比,综合识别率提高到86.9%,对提升多目标语音识别率具有重要意义。 相似文献
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语音识别技术及应用 总被引：5，自引：0，他引：5
刘向华 《温州职业技术学院学报》2006,6(3):33-35
语音识别技术近年来得到了飞速的发展并且在越来越多的领域得到了广泛的应用。隐马尔可夫模型(HMM)语音识别技术是一种基于训练数据提供的概率自动构造识别系统的技术,主要用于大量词汇的语音识别,而且具有良好的识别性能和抗噪性能。因此,一般的语音识别系统都采用基于HMM的识别方法作为其基本算法。本文列举了语音识别在教学中的应用示例来分析其基本算法。 相似文献
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蔡铁 《深圳信息职业技术学院学报》2008,6(2):17-22
针对非平稳噪声环境下的语音活动检测问题,提出了基于在线单类SVM的自适应语音活动检测算法。该算法采用单类SVM对多种特征信息进行在线学习与综合,为非平稳背景噪声建模,并采用双层决策机制,能有效提高语音活动检测的稳健性。在语音识别系统中的实验结果表明,算法在多种噪声环境和信噪比条件下有效,并明显提高了在非平稳噪声环境下的识别率。 相似文献
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李兴芳 《四川职业技术学院学报》2011,21(6):101-103
将动态时间弯曲距离（DTW）的差异矩阵一一对应于点阵,按DTW定义的行走规则对该点阵连线定向,使所对应点阵成为一个有向图,然后使用一个加权技巧对该有向图的边加权后得到一个加权有向图,于是把求DTW的精确计算问题等价地转化为求一个有向图起点到终点的最短路长,从而使图论中求两点间最短路径的方法如目前公认的经典Dijkstra算法均可用于求DTW,因此间接地找到了精确计算DTW的一个新方法. 相似文献