基于声学信号处理技术的语音识别算法改进与模型优化

本文通过对语音识别的基本原理和相关技术的概述,分析了语音识别面临的挑战和问题。然后,探讨了声学信号处理技术在语音识别中的应用,强调了其在语音识别准确性方面的作用。接着,对现有的语音识别算法进行了分析,并提出了基于声学信号处理技术的算法改进策略和方法。实施改进后的算法在语音识别准确性和鲁棒性方面取得了显著的提升。针对语音识别模型的优化问题,本文提出了基于声学信号处理技术的模型优化方法,并进行了性能测试和分析。优化后的模型在语音识别准确性和鲁棒性方面表现出显著的改善。本文通过基于声学信号处理技术的算法改进和模型优化,有效提高了语音识别的准确性和鲁棒性。这为语音识别技术的发展提供了有益的借鉴和参考,为进一步提升语音识别的性能打下了基础。

基于知识迁移与去噪的GSDNet语音识别模型训练策略研究

针对不同场景中语音识别模型体量的逐渐增大而带来的一系列问题。文章提出一种GSDNet(Gated Selfsupervised Denoising Neural Network)知识迁移的语音识别算法。对GSDNet语音识别模型的结构设计和GSDNet语音识别算法的执行流程、模型交叉训练做了详细分析。利用梯度反向传播算法,计算合并损失函数的梯度,令特征提取网络完成识别与去噪后的语音高级特征提取,实现自监督知识迁移与去噪的语音识别训练,从而更加准确识别出语音信息。

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．

基于分段模糊聚类算法的VQ-HMM语音识别模型参数估计

提出了一种新的语音识别模型VQ-HMM。它综合了VQ和HMM的优点,在每个状态通过用矢量量化误差值取代传统HMM的输出概率值来建立模型,同时提出了基于分段模糊聚类算法的模型参数估计方法。文中给出了模型的实现方法,并通过实验证明了其在语音识别中具有很好的性能。

基于LPC全极点模型增强算法在高噪声背景下命令语音识别的应用

针对语音和噪音的特点，提出在高噪声条件下，用ＬＰＣ全极点模型的增强算法，进行系统实现及比较和测试。系统在较高噪声背景下，该方法具有很好的去噪效果。

语音识别中广义模型及其算法收敛性分析

语音识别中，动态时间规整和隐马尔可夫划最有效的两种识别算法，并且ＤＴＷ和ＨＭＭ在本质上是一致的。根据ＤＴＷ和ＨＭＭ的本质联系和各自所对应的声学模型，在前期工作中建立了一种广义声学模型，并指出ＤＴＷ和ＨＭＭ只是ＧＭ的特例，且ＤＴＷ和ＨＭＭ都可以转化为ＧＭ。

语音识别与理解的语言统计模型和搜索算法

介绍了目前语音识别与理解技术中最重要的语言统计模型和搜索算法。语言建模方法主要介绍 Ｎ 元文法语言模型、基本类的模型、最大熵模型、潜在词义分析模型和话题相关模型。搜索算法主要介绍树－ 格（ Ｔｒｅｅ Ｔｒｅｌｌｉｓ） 搜索算法、双向图搜索算法。

基于BP神经网络的英语语音识别混合算法

随着计算机科学与技术的发展以及语言教学和学习方法的进步,计算机辅助语言学习技术使这一难题有了得以解决的可能。计算机辅助语言学习的核心是语音识别与评价技术,而语音识别技术又是关键所在。本文主要研究了基于BP神经网络的英语语音识别混合算法。本文首先介绍了BP神经网络的原理,并分析了BP神经网络在语音识别中的应用,根据英语语音识别的要求,通过对动量因子的优化,调整自适应速率,改进了BP神经网络模型。通过仿真实验结果可以得知,本文提出的IBPNN语音识别模型的识别率达到了97.2%,为语音识别的改进和优化提供了新的思路。

基于循环神经网络的语音识别模型

近年来基于隐马尔可夫模型 (HMM)的语音识别技术得到很大发展 .然而 HMM模型有着一定的局限性 ,如何克服 HMM的一阶假设和独立性假设带来的问题一直是研究讨论的热点 .在语音识别中引入神经网络的方法是克服 HMM局限性的一条途径 .该文将循环神经网络应用于汉语语音识别 ,修改了原网络模型并提出了相应的训练方法 .实验结果表明该模型具有良好的连续信号处理性能 ,与传统的 HMM模型效果相当 .新的训练策略能够在提高训练速度的同时 ,使得模型分类性能有明显提高 .

应用改进混合蛙跳算法的实用语音情感识别

针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的参数优化问题,提出了一种改进的混合蛙跳算法(Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm,Im-SFLA),提高了其在实用语音情感识别中的学习能力。首先,我们在SFLA中引入了模拟退火(Simulated Annealing,SA)、免疫接种(Immune Vaccination,IV)、高斯变异和混沌扰动算子,平衡了搜索的高效性和种群的多样性;第二,利用Im-SFLA优化SVM的参数,提出了一种Im-SFLA-SVM方法;第三,分析了烦躁等实用语音情感的声学特征,重点分析了基音、短时能量、共振峰和混沌特征随情感类别的变化特性,构建出144维的情感特征向量并采用LDA降维到4维;最后,在实用语音情感数据库上测试了算法性能,将提出的算法与混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)优化SVM参数的方法(SFLA-SVM方法)、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化SVM参数的方法(PSO-SVM方法)、基本SVM方法、高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)方法和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络法等进行对比。实验结果表明,采用Im-SFLA-SVM方法的平均识别率达到77.8%,分别高于SFLA-SVM方法、PSO-SVM方法、SVM方法、GMM方法和BP神经网络法各1.7%,2.7%,3.4%,4.7%,7.8%,并且对于烦躁这种实用情感的识别率提高效果最为明显,从而证实了Im-SFLA是一种有效的SVM参数选择方法,并且Im-SFLA-SVM方法能显著提升实用语音情感的识别率。

汉语连续语音识别的语速自适应算法

在连续语音中,不同的说话者在不同语境下说话的速度差异是很大的。偏离正常语速往往会造成识别错误,使识别性能下降。考虑到语速对于语音单元段长的影响是同步增长或同步下降的,相邻语音单元的段长之间存在很强的相关性,本文从利用段长的相关信息出发,在基于段长分布的隐含马尔可夫模型(DDBHMM:Duration Distribution Based HMM)的框架上,提出了一种语速自适应算法。对数字串和大词汇量连续语音识别的试验表明这个算法是有效的。

一种改进的隐马尔可夫模型在语音识别中的应用

提出了一种新的马尔可夫模型——异步隐马尔可夫模型.该模型针对噪音环境下语音识别过程中出现丢失帧的情况,通过增加新的隐藏时间标示变量Ck,估计出实际观察值对应的状态序列,实现对不规则或者不完整采样数据的建模.详细介绍了适合异步HMM的前后向算法以及用于训练的EM算法,并且对转移矩阵的计算进行了优化.最后通过实验仿真,分别使用经典HMM和异步HMM对相同的随机抽取帧的语音数据进行识别,识别结果显示在抽取帧相同情况下异步HMM比经典HMM的识别错误率低.

语音识别中基于最小描述长度准则的决策树动态剪枝算法

在基于语音学决策树状态聚类时,包含不同数量捆绑状态的决策树对应不同的复杂度。通过研究模型的复杂度对系统性能和说话人自适应的影响,提出一种决策树剪枝方法——基于最小描述长度(Minimum Description Length:MDL)准则的决策树动态剪枝。该方法利用训练充分的决策树作为初始模型,根据自适应语料的数量动态地选择不同复杂度的模型,决策树剪枝时初始模型的合理选择,自适应语料的充分应用以及MDL准则对随机模型和确定性模型的集成,使得所提出的方法与说话人自适应相结合后取得了系统性能明显提高。

基于DTW的孤立词语音识别研究和算法改进

DTW算法在实现小词汇表孤立词识别系统时既简单又有效,在特定的场合下获得了广泛的应用。但DTW算法实际应用时有许多缺点,本文对语音识别数学模型DTW作了深入的研究,提出了改进算法。

Fisher算法在语音声学模型分析中的研究与应用

语音识别中 ,通常把发音过程看作短时平稳的随机过程 ,为同时兼顾到平稳性和短时性 ,马尔可夫链成为语音建模的有效工具。本文在声学模型研究中 ,首次引进了多元统计分析的理论 ,用Fisher算法对语音模型的状态中心分类进行了研究 ,提出了一种新的基于 Fisher算法的状态中心估计方法 ,并同时指出了在汉语语音识别中 ,HMM状态数宜取在 6～ 8之间。

融合引导概率的语音识别解码算法研究

语音帧在声学特征空间中的位置信息可以辅助解码器对潜在路径进行筛选。传统的语音识别系统缺乏利用这种位置信息。针对这种不足,本文提出一种引导概率模型,用于描述语音帧属于声学特征空间不同局部的概率,并将其用于识别。使用引导概率后,解码器更强调对声学特征空间中最有希望的局部进行搜索,保留并扩展通过此局部空间的路径,同时弱化不经过此局部空间的路径。实验结果显示,融合引导概率的解码算法在不显著增加解码复杂度的情形下,使汉字相对错误率下降10.95%。结果分析表明,融合了语音帧声学位置信息的解码方法能够更有效地鉴别潜在路径,从而降低误识率。

基于CHMM的高性能连续数字语音识别算法

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。

基于Viterbi改进算法的汉语数码语音识别系统

针对汉语语音识别中的一个分支——数码语音识别(MDSR)系统做出了具体的分析,并实验仿真了一个MDSR系统。在训练和识别阶段,引入了HMM模型的定义,为了提高识别的速度,还针对HMM系统中的核心识别算法Viterbi进行了改进,提出了一种累计积分判定的方法,对原Viterbi算法中的路径进行了剪裁,减少了冗余状态。使用MATLAB R2007a对此算法进行仿真实验,证明在相同语音识别系统的环境下,改进的Viterbi算法可以更有效地提高计算速度,且识别差错率没有明显的提高。

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。

遗传算法与神经网络在语音识别中的应用

为克服隐马尔可夫模型(HMM)在语音识别应用中的缺点和局限性,在语音识别中引入神经网络。采用前馈多层神经网络,用遗传算法和BP算法结合的方式对网络进行训练,克服了传统BP算法收敛速度慢、易陷入局部最小等缺陷。仿真实验结果表明,该模型有效地提高了语音的识别率,并缩短了识别时间,实现了效率与时间的双赢,为算法的实用性奠定了基础。