NGN与软交换

本文简要介绍NGN的基本概念及其核心技术——软交换。

一种改进的神经网络训练算法

针对递归最小二乘反向传播训练(RLS-BP)算法在推导过程中因引入近似公式而影响了收敛速度的进一步提高的情况,提出了一种改进的RLS-BP训练算法,它通过修改误差性能测度使推导过程中不引入近似公式,进一步提高了收敛速度.实验也表明改进的RLS-BP算法比原算法的收敛速度一般要快,有较好的实用价值.

中低速率语音编码技术的发展及应用

本文简要介绍了语音编码技术的产生与发展的历史，着重概述了当前中低速率语音编码技术的发展现状及各应用领域所采用的标准算法。

G.723.1声码器的DSP实现

介绍了ITU－T G．723．1语音编解码器在德州仪器(Texas Instruments）公司新一代定点数字信号处理芯片TMS320C54上的实时实现技术。编程实现了G．723．1标准的所有功能，包括在编码速率的静音检测(VAD）和舒适噪声产生(CNG）模块。

不定人语音识别系统

采用了说话人自适应和大数量人的训练数据两种方法解决不定人语音识别问题.在离散隐马尔可夫模型DHMM孤立字语音识别系统中,采用了3种说话人自适应方法,方法1,方法2为码本自适应,方法3为新人数据自适应,并将新建的1000人的语音库用于不定人语音识别.实验结果表明,说话人自适应方法均有一定的自适应效果,特别是多码本自适应后,识别率可提高16%,达到93%以上;大数据库的采用,使得不定人的数字识别率达到了94%.

便携式大容量数字语音录放系统

介绍了一种特别的基于Ｇ．７２９算法的数字语音录放系统。该系统采用了ＴＩ公司的ＴＭＳ－３２０ＶＣ５４０２定点数字信号处理器作为语音压缩处理器，同时另设置ＭＣＵ单元作为系统操作的控制器。通过ＲＳ２３２通信接口，可方便地与外界设备进行互连互通，从而更具有一般个人数字设备的普遍特点。

小波去噪在语音识别中的应用

将小波应用于语音识别的预处理中，对带噪语音信号在小波域内区分语音的清、浊音，分别用门限进行不同的处理，将去噪后的小波系数反变换后再进行语音识别．实验结果表明，小波去噪对在噪声环境下的语音识别性能有很大的改进．

基于TMS320C5402的多功能IP电话机的设计

介绍了一种新颖的面向ＬＡＮ和Ｉｎｔｒａｎｅｔ的ＩＰ网络语音终端设备（即ＩＰ电话机）的设计。该ＩＰ电话机采用ＴＩ公司的低功耗定点数字信号处理器ＴＭＳ３２０Ｃ５４０２作为话音编解码器，Ｍｏｔｏｒｏｌａ公司的ＭＰＣ８６０Ｔ作为控制器。系统外围提供了ＵＳＢ、ＲＳ２３２和ＲＪ４５等多种通信接口，从而使该话机既可以作为桌面ＰＣ的语音外设，又可以直接作为ＩＰ网络的终端设备使用。文中给出了话机的硬件设计和软件结构。

半连续隐马尔可夫模型在孤立数字识别中的应用

讨论了半连续隐马尔可夫模型(SCHMM)及其在孤立数字语音识别中的应用.提出了一种新的 Viterbi 分段统计算法来估计 SCHMM 参数,降低了模型参数估计的计算量,提高了识别率.

连接数字语音识别

采用分段Ｋ均值法进行模型的训练，采用分级构造的方法进行连接数字的识别．在训练和识别中，又引入了状态持续时间模型．并且对易混淆的字采用声韵分割的方法训练模型，得到了较好的识别率．

TD-SCDMA上行链路中的联合检测算法

对 TD- SCDMA系统上行链路中的联合检测算法进行了研究 ,分析各种信道环境下上行链路的性能 ,并考查联合检测算法抗远近效应的能力 。

提高多说话人孤立数字语音识别率的一些措施

本文介绍了连续密度隐马尔可夫模型(HMM)多说话人孤立数字语音识别系统,以及我们提出的几种提高多说话人孤立数字语音识别率的措施.

高噪声环境下的语音识别

本文介绍多码本离散隐马尔可夫模型用于含噪声语音识别的研究成果.特定人识别系统对孤立数字的识别率,在低噪声环境下可达100%,在高噪声环境下(信噪比 SNR 低于-7 dB)达63.9%.

一种新的手写体数字识别方法

应用多分支二阶伪二维隐马尔可夫模型进行了手写体数字的识别．引入了多分支二阶伪二维维特比算法对模型进行训练．该训练算法比传统的前后向算法有下述优点：１．避免了下溢出问题．２．运算精度大大提高．３．运算速度加快．采用多分支模型可以更充分描述模型特征，其识别率高于普通伪二维隐马尔可夫模型．试验结果训练集识别率９６．１％，测试集９４．９５％．

数字微蜂窝通信系统切换关键技术

以中国数字无绳通信系统的研制为基础，简单介绍了微蜂窝移动通信系统在无线用户环路上的应用，并介绍了微蜂窝移动通信系统中切换的主要类型和处理方式，提出了在无线接入系统应用中同步、时延测量等几个主要技术问题的解决方案．

最大互信息用于语音识别

将最大互信息理论用于语音识别，最大互信息估计作为目标函数。在隐马尔可夫模型参数调整过程中运用了泛化概率下降方法，保证了统计意义上实现目标函数的优化。最大互信息估计用于连接数字语音识别，识别率得到了提高。

人耳听觉感知知识用于孤立数字语音识别

将人耳听觉感知方面的知识用于孤立数字语音识别，提取出感知线性预测倒谱参数（ＰＬＰＣ）．对ＰＬＰＣ参数和线性预测倒谱参数（ＬＰＣＣ）进行比较，得出使用８阶ＰＬＰＣ参数可以获得优于１２阶ＬＰＣＣ参数的性能．采用基于ＰＬＰＣ参数的多种特征参数进行识别，非特定人识别率可以达到近９７％．

语音识别中基于最小误识率准则的区分训练方法

本文提出两种基于最小误识率准则的区分训练方法，将目标函数直接建立在Ｖｉｔｅｒｂｉ解码的基础上，以保证所得的隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）参数能提高识别率。