非凸段长分布隐含Markov模型的搜索算法

基于段长分布的隐含Markov模型(DDBHMM)可解决经典隐含Markov模型(HMM)的状态段长指数分布的问题,实现了基于凸性假设的搜索。为解决非齐次模型的搜索算法问题,提出采用混合Gauss分布来拟合非凸段长分布,用子状态拆分的方法来实现非凸段长分布DDBHMM识别算法。在音乐信号识别上的实验表明:该方法在召回率提高1.1%的情况下,使准确率提高约10%。该方法实现了非凸段长分布HMM的识别算法,并且对于其他非凸段长信号具有推广价值。     

段长在汉语语音识别系统后处理阶段的应用

针对传统的隐含马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)存在的缺陷,该文提出了一种在识别的后处理阶段使用段长模型的方法,并应用在基于HMM的汉语识别系统上。该方法利用归一化的段长模型对识别系统的解码结果重新打分,比较前后两次算出的分数从而选出更可靠的识别结果。实验表明,通过该方法将段长模型应用在识别过程中,可以显著提高识别系统的性能,大量减少识别结果中的插入错误。数据显示,该方法使识别系统的音节错误率下降了大约10%,识别系统最终的插入错误和删除错误都低于1%。     

基于改进的隐马尔科夫模型的语音识别方法

针对隐马尔可夫（HMM）语音识别模型状态输出独立同分布等与语音实际特性不够协调的假设以及在使用段长信息时存在的缺陷,对隐马尔可夫模型进行改进,提出马尔可夫族模型。马尔可夫族模型可看作一个数学上由多个马尔可夫链构成的多重随机过程,HMM模型则是双重随机过程,因而,HMM模型可视为马尔可夫族模型的特例。马尔可夫族模型用条件独立性假设取代了HMM模型的独立性假设。相对条件独立性假设,独立性假设是过强假设,因而,基于马尔可夫族模型的语音模型更符合语音实际物理过程。在马尔可夫族语音识别模型中引入状态段长信息,能自动根据语速对语音单元段长进行调整。非特定人连续语音实验结果表明,利用状态段长信息的改进语音识别模型比经典HMM模型的性能明显提高。     

用遗传算法改进HMM的语音识别算法

提出了一种改进隐马尔可夫模型（HMM）的方法,即把遗传算法应用到Baum-Welch算法B值的优化当中,解决了Baum-Welch算法容易陷入局部最优解的缺点,得到了全局最优解,提高了语音识别系统的识别率。     

语音识别技术探讨

介绍了语音识别技术ASR的发展历史、目前研究方法、技术手段及当前取得的成绩与不足,提出一种新的的研究理论——利用基因算法训练HMM方法.     

基于自回归模型的加性噪声环境稳健语音识别

为提高噪声不平稳或不可估的情况下语音识别的稳健性,提出了利用自回归模型和短时平稳性假设,估计干净与噪声环境的语音数据,建立相应的语音识别模型,以达到抗噪效果的稳健语音信号处理方法。在N o iseX-92的4种噪声环境(w h ite,babb le,vo lvo,destroyer eng ine)从0到20 dB的不同信噪比下的“863”大词汇连续语音标准数据库的平均识别结果表明,该方法能够使得基于段长分布的隐M arkov模型的语音识别系统在25候选时声学层的音节相对错误率下降达到10.85%以下,同时相对正确识别率上升12.13%。     

语音识别中隐马尔可夫模型状态数的研究

该文从信息论的观点出发,对语音信号的隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）的状态数进行研究,建立了ＨＭＭ的状态数研究的简化模型,指出ＨＭＭ的信息熵是由语音信号的固有熵和附加熵组成。随状态数增加,信息熵趋向固有熵。最后,在综合考虑信息熵和运算量两方面因素情况下,得出了状态数宜在６￣８之间的结论。     

基于独立感知理论的鲁棒语音识别算法

为了提高在噪声环境下语音识别系统的性能,对基于子带独立感知理论的语音识别方法进行了研究.这些方法利用人耳对不同频率信号感知的差异,以及噪声和识别对象的频域特征差异,分别采用线性分析、判决分析、多层感知机以及子带最大似然估计对噪声影响进行补偿.实验表明,子带分析采用非线性策略优于线性策略.基于独立感知假定的子带模型,虽然由于独立性假定丢失了带间相关性,但对于噪声环境下语音识别而言可以捕获噪声和识别对象的频谱差异,从而获得比全带分析更高的鲁棒性.     

利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别

为了提高语音识别系统的性能,基于全域优化的思想,提出了一种用于训练连续隐马尔柯夫模型（ＣＨＭＭ）的新算法——基因算法,并将该算法用于语音识别．用该算法训练ＣＨＭＭ,可得到最佳的模型参数,从而提高了语音识别率．利用该算法训练ＣＨＭＭ,不需要对ＣＨＭＭ的每一个参数单独进行估值,能够在一定的程度上提高训练速度．文中阐述了整个算法,给出了计算机模拟结果,并与传统的训练方法进行了比较．     

语音识别中的归一化状态持续时间隐马尔可夫模型

传统的隐马尔可夫模型的缺点在于不能很好地描述语音信号的动态特性。某些改进算法状态持续时间进行修正,但是也削弱了对实时信号长度变化的适应性。作者在传统的隐马尔夫模型的基础上,通过在引入状态持续时间时,将其归一化。并观察序列长度对它的影响,使之能较好地描述语音信号的动态特性,同时也能较好地自适应描述实时语音信号的长度变化。     

基于DDBHMM的LVCSR系统的单步搜索算法

为了在大词汇量连续语音识别(LVCSR)系统中能够利用段长信息,该文按树状组织发音词典,利用语言模型预测技术,基于最大似然状态序列(M LSS)算法,给出了采用基于段长分布的隐含M arkov模型(DDBHMM)的LVCSR系统的二元文法语言模型的单步搜索算法。实验结果表明,尽管单步搜索的替代错误率高于双步搜索,但单步搜索的插入和删除错误率都比双步搜索要低,总体性能上单步搜索要好于双步搜索。同时,DDBHMM能较准确地利用了语音信号中的状态段长信息,采用DDBHMM的LVCSR系统比采用经典的齐次HMM的系统有更好的识别性能。     

连续语音识别系统中测度计算的快速算法研究

随着语音识别技术的迅速发展,其实用化前景已经逐步明朗起来,而语音识别系统实时化是首先必须解决的问题。由于测度计算占用了整个识别系统中绝大部分的计算量,所以降低测度计算的复杂度是系统实时化的首要问题。在对此加以分析的基础上,根据两级识别的思想,改进了基于决策树的方法,更进一步提出了基于Ｃｈｏｌｅｓｋｙ分解的Ｍ对角线方法,介绍了这些方法的原理和实现,并在大量实验的基础上对结果进行了比较和分析,说明了方法的实用效果。改进后的系统在识别率稍有下降的情况下使识别时间大为减少。     

连续语音识别中的说话人快速自适应技术

语音识别技术中说话人快速自适应技术受到普遍关注。该文综述了说话人快速自适应技术在国际上的研究现状 ,并且介绍了本研究组提出的快速自适应方法 ,即最大似然模型插值快速自适应框架及插值算法。与现有的相关自适应方法相比 ,该算法在更复杂的识别系统上同时实现了均值和协方差的自适应 ,并取得较好的自适应效果。当仅有一句自适应数据时 ,识别系统的误识率从 2 8.75 %下降到2 4 .93%。     

改进的智能机器人语音识别方法

作为一种人机信息交互技术,语音识别技术得到了广泛的应用.介绍了基于凌阳十六位单片机SPCE061A的语音识别系统.并且采用了以传统的线性预测倒谱系数(LPCC)与分形维教相结合的混合参数作为特征参数的语音识别方法.LPCC方法是体现说话人特定的声道共振特性的线性预测方法,而分形维数则可以定量的描述语音气流中的非线性混沌特征.实验结果表明,基于LPCC与分形维数混合参数的语音识别方法要比单一的LPCC参数语音识别方法识别效果好.     

改进的智能机器人语音识别方法(英文)

作为一种人机信息交互技术,语音识别技术得到了广泛的应用。介绍了基于凌阳十六位单片机SPCE061A的语音识别系统,并且采用了以传统的线性预测倒谱系数(LPCC)与分形维数相结合的混合参数作为特征参数的语音识别方法。LPCC方法是体现说话人特定的声道共振特性的线性预测方法,而分形维数则可以定量的描述语音气流中的非线性混沌特征。实验结果表明,基于LPCC与分形维数混合参数的语音识别方法要比单一的LPCC参数语音识别方法识别效果好。     

基于语音学分类的汉语三音子识别单元的算法

为提高语音识别系统的性能,针对汉语语音的单音节结构的特点,提出了建立三音子识别单元的方法。这种方法完全利用语音学知识对上下文进行分类从而实现参数共享,而不同于传统的数据驱动的聚类共享。提出并实现了采用三音子单元的识别系统的训练算法和识别搜索算法。实验表明:基于语音学分类的三音子单元对识别性能有明显的改善,系统的首选误识率相对基线系统降低了28%。     

一种改进的LSA语音增强算法

针对说话人识别的噪声鲁棒性问题,在对数谱最小均方差误差估计算法基础上,采用改进的最小值控制递归平均算法对语音帧信噪比进行估计,通过对前一帧的短时功率谱进行2次平滑和前向多帧最小值搜索,结合语音存在概率估计出当前帧的信噪比,并根据信噪比自适应调整增益因子的大小,对噪声进行消除。构建了一种改进的LSA语音增强方法,使用该方法可以使增强后的语音保持较高的自然度。实验结果表明,与MMSE-LSA算法比较,改进的LSA算法具有更好的语音增强效果,在5dB各类噪声环境下,其平均信噪比较MMSE-LSA算法提高1.36dB,主观语音质量评估平均提高8%。将该方法用于说话人识别系统,其检测代价较采用MMSE-LSA算法的系统平均降低3%。     

用于语音识别的鲁棒自适应麦克风阵列算法

对现实环境中存在的混响以及非平稳干扰语音信源等因素导致的算法性能下降,提出了一种用于语音识别的鲁棒旁瓣对消算法。讨论了旁瓣对消算法在自适应麦克风阵列中的应用,分析了算法在不同的混响条件下、不同的干扰源的噪声抑制能力。该算法通过分帧处理将输入信号划分为一系列短时平稳的信号片段。根据当前帧的信噪比决定自适应滤波器的权系数更新方式。采用一定的范数约束来限制自适应滤波器权系数的误调整。实验结果表明该麦克风阵列在混响的现实环境中能够有效抑制平稳噪声源和交叠谈话背景干扰,提高了语音识别器的抗噪性能。     

面向语音情感识别的语谱图特征提取算法

为研究信号相关性在语音情感识别中的作用,提出了一种面向语音情感识别的语谱图特征提取算法.首先,对语谱图进行处理,得到归一化后的语谱图灰度图像;然后,计算不同尺度、不同方向的Gabor图谱,并采用局部二值模式提取Gabor图谱的纹理特征;最后,将不同尺度、不同方向Gabor图谱提取到的局部二值模式特征进行级联,作为一种新的语音情感特征进行情感识别.柏林库(EMO-DB)及FAU Ai Bo库上的实验结果表明:与已有的韵律、频域、音质特征相比,所提特征的识别率提升3%以上;与声学特征融合后,所提特征的识别率较早期声学特征至少提高5%.因此,利用这种新的语音情感特征可以有效识别不同种类的情感语音.     

嵌入式语音识别中一种高效的图搜索算法

为了满足超大词表语法的识别任务在嵌入式语音识别系统上的应用,提出了一种高效的双层图搜索算法.该算法通过分离声学层和词法层来构建2层图搜索空间,其中声学层记录声学模型相关信息,词法层记录词表语法信息.利用这样简洁的搜索空间可以使语音识别的解码过程更加紧凑有效.在对比实验中,传统的基于前缀合并的状态树搜索算法的大词表嵌入式单词拼读系统作为基线系统.实验结果表明,与基线系统相比,所提出的双层图搜索算法在系统解码速度相对提高10%的情况下,系统的动态内存占用仅为基线的8%.通过使用所提出的双层图搜索算法,大大提高了大词表嵌入式单词拼读系统的效率,使其更适用于大多数嵌入式平台.