基于PCNN和DTW的语音识别系统设计

提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)和动态时间规整(DTW)的语音识别方法。首先利用改进后的PCNN提取语谱图图像特征作为语音的特征参数,然后通过DTW来进行语音分类识别。实验表明,论文中所提出的方法与传统的LPCC和MFCC方法相比,所需特征参数量减少约40%,并能达到87.5%识别率,利于系统的硬件实现。     

增量式光电编码器信号处理电路的设计与实现

实践中经常会遇到将光电编码器的输出信号经一系列处理转化成电压信号的情况。因此,以2RHIB型光电编码器为例,设计了一种集编码器信号接收、光电隔离、鉴相、频率电压转化和电压调整输出功能于一体的综合性电路,并对电路各组成部分作了较为详细的分析和阐述。实践证明,该电路通用性强、操作简单、性能可靠、实用性强。     

基于听觉感知小波变换的电子耳蜗CIS语音信号处理

为克服以往滤波器组参数调整复杂，提出了一种听觉感知的小波变换的电子耳蜗语音处理的方法。文章在连续交替取样CIS（Confinuous Interleaved Sampling）语音信号处理方案的基础上，利用人耳听觉的临界频率与听觉感知的小波变换域的相似性，进行了电子耳蜗输出信号的重构，采用短时傅立叶变换的语谱图分析。实验结果表明：本方法获得的合成语音与原始语音在频谱包络特征上非常相似，频域特征里接近入耳的实际生理特性。