语音信号时间动态规正新方法

利用函数逼近原理，提出了一种语音信号时间动态规正的新方法，并由此导出了可用于神经网络语音识别的新特征。重点讨论了时间动态规正的原理、新特征的提取方法和性质。实验及理论分析表明，新特征对于神经网络语音识别及语音压缩具有很好的效果。     

有关语音识别的几种模式快速匹配算法

本文介绍了几种用于语音信号识别的模式快速匹配算法。初步的实验结果表明,利用这些算法可以在不降低识别率的情况下,大大减少识别时间。     

语音识别中的动态时间规正和隐马尔可夫模型等价性研究

本文论证了动态时间最正和隐马尔可夫模型在一定条件下的等价性，指出在连续观测空间中，隐马尔可夫模型的状态时序列在一定条件下就是动态时间规正中的参考模板。     

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．     

一种时间规整算法在神经网络语音识别中的应用

提出一种新的网络结构,这种网络能够很好地解决神经网络语音识别中的时间规整问题。该网络从输入语音信号的特征矢量序列中提取一组固定数目的特征矢量,然后将这组特征矢量馈入神经网络分类器进行识别。和其他的神经网络语音识别方法相比较,用这种网络进行前端处理,可以缩短后端神经网络分类器的训练和识别时间,简化分类器的网络结构并保持较高的识别率。     

多笔画联机手写字符识别的动态时间规正算法

在单笔画符号(或字符)联机手写识别中,动态时间规正(DTW)算法遵循时间次序约束和边界约束,并具有较高的识别率.为了将此算法应用于多笔画符号识别,常用而简单的方法是按照人们的手写顺序连接多笔画符号为单笔画符号.但此方法存在一个问题:人们常使用不同的笔画顺序和笔画方向书写同一个符号,用朴素(Brute Force)方法寻找所有笔画可能性非常耗时.为了降低计算复杂度,文中提出了DTW A*算法.在部分笔画匹配时,此算法保留着次序约束,并用A*算法降低计算复杂度.文中还通过流程图数据库多笔画符号识别实验对比了DTW A*算法、DTW算法、改良Hausdorff距离3种算法的性能,结果表明DTW A*算法具有最高的识别率和最好的稳定性.     

基于SDCN算法的鲁棒性语音命令识别

提出了一种基于ＳＤＣＮ算法的鲁棒性语音命令识别。依赖于信噪比的倒谱正常化（ＳＤＣＮ）算法直接在倒谱域根据输入语音帧的信噪比（ＳＮＲ）来增加一补偿矢量,从而恢复未受污染的净语音信号,补偿矢量直接从训练环境和测试环境中记录的语音倒谱中逐帧比较得到,该算法对退化的环境具有很强的鲁棒性,实验结果证明,该算法简单,有效。     

基于混沌神经网络的语音识别方法

基于语音信号的时变特性,研究了神经网络语音识别的方法．把混沌特性引入到神经元,构造了一种新的多层混沌神经网络结构,同时推导了相应的学习算法．把这种混沌神经网络用于语音识别,并与常用的神经网络语音识别方法作了比较．实验结果表明,混沌神经网络方法的平均识别率要高于同等条件下常用神经网络方法的识别率．     

特定人孤立词语音识别系统的仿真与分析

在MATLAB环境下利用语音工具箱Voice Box，设计并实现了基于DTW算法的特定人的孤立词语音识别系统．论述了高效DTW算法的基本原理及系统的实现过程．仿真结果表明，该系统对特定人的孤立词取得了良好的识别率．     

一个在中低档微机上实现的语音识别系统

从在中、低档微机上实现孤立词识别的角度,讨论了识别系统的设计和改善性能的问题。提出了综合利用语间的瞬态特性和动态特性进行两次匹配的新方案,加上其它改善性能的措施,缩短识别时间,增加识别准确率。样机巳在AppleⅡ微机上实时实现,用于汉语识别时,获得成功。     

目标识别中的遗传算法研究

提出了一种基于多样本模板的遗传算法目标识别方法 ,将若干个差别较大的目标样本存入目标库中 ,对所需提取目标的图象用遗传算法来求得这些匹配样本的最小匹配误差测度 ,最终匹配位置即为需提取的模板位置 ,而模板尺寸即为此时的样本尺寸     

应用概率LR文法分析器于语音识别系统

将概率ＬＲ文法分析器应用于语音识别系统中．模拟实验表明，系统使用该模型后识别性能优于使用二元文法模型的系统．其中，两种不同的拒收策略对改善系统识别性能起着重要作用     

基于并行遗传算法的关联规则挖掘

根据关联规则挖掘的要求与特点,结合并行遗传算法的思想,通过定义适应度函数,讨论了并行遗传算法在数据挖掘中的应用．结合一个实例,提出了基于并行遗传算法的关联规则的提取算法．     

基于SPCE061A单片机的嵌入式语音识别系统设计

设计一款嵌入式语音识别系统,该系统硬件平台以凌阳公司的SPCE061A为核心。采用离散隐马尔科夫模型识别算法对非特定人的孤立词语音识别。实验结果表明,该系统对非特定人孤立词识别率达90%以上,性价比高,可应用于许多场合,有一定的市场前景。文章阐述了该系统各个电路模块及软件流程图的设计。     

有限态文法引导的基于连续密度HMM的连续汉语语音识别

介绍了用有限态文法引导的基于连续密度隐马尔可夫模型(HMM)的连续汉语语音识别系统.分析了系统的组成,词语的HMM的训练方法和对识别系统的测试结果。实验表明,用有限态文法辅助进行连续语音识别是一种有效的策略;连续密度HMM与基于矢量量化的HMM/VQ相比需要较大的计算量,但可明显提高识别准确率。     

汉语语音识别与智能音字转换系统的研究

本文介绍了我们开发的“汉语声控电脑打字机”的结构、功能以及系统实现中的一些关键技术，本系统是一个特定人、孤立词、大词汇量的汉语语音识别与理解系统，其最终识别率可达９５％以上。     

基于增量调制序列的语音处理新方法

本文提出了一个基于自适应增量调制序列(简称ADM序列)的语音分析处理方法。理论分析和实验结果均表明,这种新方法不仅在语音首尾判决,语音识别等方面具有良好的效果,同时比传统的方法易于用硬件实现,构成具有高性能价格比的语音识别系统,是一种具有商品化应用前景的新方法。     

语音信号识别中时间规整的概率方法

本文从最大后验概率估值的角度讨论了语音信号识别中的时间规整问题,讨论了由此导出的方法与常用的动态时间规整方法之间的关系,并对这一方法的普遍意义及其在语音识别中的应用提出了看法。     

基于小波变换的语音增强去噪方法

将小波变换应用到语音识别系统中,提出了在语音信号预处理阶段基于小波变换估计的维纳滤波算法,结合小波变换的阈值处理方法对语音信号进行去噪处理,模拟实验表明该方法去噪效果较好.