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。

基于DTW的语音识别应用系统研究与实现

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 .通过对语音识别数学模型DTW的研究和改进 ,实现了一个特定人孤立词。

基于改进DTW的彝语孤立词识别研究

彝语的语音识别与处理是语音信号处理领域的一个新方向.本文在深入分析彝语特点的基础上,对用于汉语孤立词识别的经典端点检测算法进行了改进.探讨了动态时间规整算法(Dynamic Time Warping,DTW)和高效动态时间规整算法(Efficient DTW,EDTW)在彝语孤立词识别中的应用,并提出了两种新算法:基于音节个数的动态时间规整算法(Syllable Number Based Improved DTW,SDTW)和基于音节个数的高效动态时间规整算法(Syllable Number Based Improved EDTW,SEDTW),对特定的彝语语音信号进行识别.实验结果表明,所提出的两种新算法分别在信号识别率和识别时间上比经典算法优越.

基于DTW改进算法的孤立词语音识别仿真

为提高识别率和识别效率,采用双门限过零率和短时能量作为端点检测的依据,提取Mel频率倒谱系数作为语音特征参数,并使用DTW算法进行模式匹配.由于传统DTW算法计算量大,所以采用局部路径约束和区域约束进行改进,并用Matlab对改进后的DTW算法进行了仿真.实验证明该算法对孤立词语音识别能够达到较好的识别结果.

基于DTW改进算法的孤立词识别系统的仿真与分析

传统的DTW算法在进行孤立词语音识别时着重于时间规整和语音测度的计算,而没有对数据的可靠性和有效性进行分析。本文提出了一种改进的端点检测算法,并采用一种改进的DTW算法,在计算机上进行了仿真。实验结果表明采用改进后的DTW算法有效的降低了识别时间和存储数据量,提高了系统性能。

一种基于DTW的孤立词语音识别算法

针对动态时间规整(DTW)对孤立词端点检测准确性过度依赖的问题,针对上述问题,采用放宽端点和限定动态规整计算范围结合的算法,不仅更准确的放松前后端点降低端点检测的敏感度,而且结合对动态规整计算范围的限定,减少计算量,提高执行效率。分别测试了基于传统DTW算法的识别率和改进后DTW算法的识别率。实验结果表明,改进后的算法,能有效提高孤立词识别率。

基于改进DTW的机器人语音指令识别系统研究

动态时间规整(Dynamic Time Warping)是语音识别中的一种经典算法,该算法简单有效,在实现孤立词识别系统中得到了广泛的应用。为了提高机器人语音识别系统的识别率和识别速度,文中采用了一种改进的DTW语音识别算法。在MATLAB 7.0环境下,对改进的语音端点检测和改进的DTW算法进行仿真实验,实验证明改进的算法提高了识别率,并且减少了识别所用的时间;将该算法移植到机器人上,在安静的环境下进行试验,结果表明机器人能准确而又快速地识别语音内容。最后,得到了改进的语音识别算法能够有效提高识别率和识别速度的结论。

基于DTW的孤立词语音识别系统设计

设计了一种基于小波变换的孤立词语音识别系统。该系统提取语音信号的特征矢量,使用DTW算法对待测语音进行匹配,通过对输入信号的降噪处理,提高孤立词在噪声环境下的识别精度。测试结果表明,在无强噪声干扰条件下,该系统能较好实现孤立词语音识别。

一种新的基于DTW的孤立词语音识别算法

为了提高传统孤立词语音识别系统中DTW(动态时间规整)算法的识别效率,提出了一种新的基于DTW的孤立词语音识别算法。该算法针对语音识别阶段的方法进行改进:首先对输入的测试语音信号进行预处理,包括预加重、分帧加窗和端点检测,然后提取预处理语音信号的特征参数矢量,并通过截取测试语音特征矢量起始部分长度与库模板矢量进行最优路径匹配(最优时间规整),匹配后只保留失真度较小的部分库模板矢量继续进行下一轮最优路径匹配,如此反复截取测试语音特征矢量的起始不同部分进行最优路径匹配与参考模板保留,直至参考模板保留唯一。实验结果表明,与传统DTW算法相比,该算法在保证识别精度不变的前提下,能大幅减少孤立词语音识别系统的计算开销,有效提高孤立词语音识别系统的识别效率。

藏语孤立词语音识别系统研究

藏语语音研究相当滞后,文章结合语音识别知识和藏语特点,尝试性地研究了藏语孤立词语音识别研究.首先提取MFCC参数作为语音特征参数,形成语音模板库,采用DTW模型实现了语音识别系统,并且针对藏语孤立词多音节的特点,改进了传统的基于短时能量和短时过零率双门限检测法,即加入了音节间静音段时长门限,提高了孤立词语音信号检测的准确性和识别率.

孤立词语音识别算法研究与设计

语音识别在非接触式控制系统中的应用普遍,基于数字化平台的孤立词语音识别技术是一项重要的研究方向。文中介绍了短时能零差断点检测算法,采用MEL频率倒谱系数特征参数提取算法和动态时间规整的模型匹配方法,并用Matlab进行仿真,仿真结果表明,系统具有较强的实时性和较高的识别率。

基于MATLAB的孤立字语音识别试验平台

文章研究了两种不同语音识别算法—动态时间伸缩算法(DTW)和隐马尔可夫模型(HMM),并在模式匹配原理的基础上,设计、实现了在Matlab环境中,应用DTW识别法及HMM识别法的孤立字语音识别实验平台。

孤立词语音识别算法性能研究与改进

文章针对特定人中小字表孤立词语音识别,以提高实用性为目的,对两种常用识别方法(VQ、DTW)的效果及其性能(识别速度和识别率)改善进行分析与探索,并通过对实验数据的讨论,提出了一些有效的改进方法。

飞机牵引车语音识别的动态时间规整优化算法

为研究飞机牵引车智能语音控制,实现机场环境下牵引车对飞行员语音命令的精确、高效识别,同时针对传统动态时间规整(DTW)算法计算量大、时间复杂度高、算法识别效率低的问题,提出了一种车辆语音识别的六边形弯曲窗口约束DTW优化算法。首先,从DTW算法原理、牵引车指令的语音特性和机场环境三方面,分析了弯曲窗口对DTW算法识别精度、效率的影响;然后,在Itakura Parallelogram菱形弯曲窗口约束DTW优化算法的基础上,进一步提出了六边形弯曲窗口约束的DTW全局优化算法;最后,通过改变优化系数,实现了最优六边形弯曲窗口约束的DTW算法方案。基于孤立词识别的实验结果表明,所提最优算法与传统DTW算法、菱形弯曲窗口约束的DTW算法相比,识别错误率分别降低77.14%和69.27%,识别效率分别提高48.92%和27.90%。该最优算法更具鲁棒性、时效性,可以作为飞机牵引车智能控制的理想指令输入端口。

基于凌阳SPCE061A单片机的语音识别系统设计

本文以凌阳公司生产的16位单片机SPCE061A为核心处理器,利用其适用于数字语音识别的特点,设计了一套基于线性预测倒谱和动态时间规整技术(DTW)的特定人孤立词语音识别系统,对系统的硬件电路和软件设计进行了分析。该系统能进行语音指令的识别并作出相应的应答。该系统可以应用在一些智能控制领域,能够大大改善人机交互界面。经检验,指令识别的准确率达到80%。该系统结构简单,具有很高的性价比,便于推广和应用。