语种识别技术在中短波广播强噪声语音音频识别中的应用

在中短波广播中,语音信号经常受到各种噪声的影响,如电磁干扰和环境噪声,增加了语音识别的难度。基于此,全面探讨语种识别技术在中短波广播强噪声环境中的应用,详细介绍特征提取技术、模型适应策略、语言特征库的构建与模型调整方法,旨在提高中短波广播中语种识别的准确率和效率。

强噪声环境下汉语语音识别的模糊分类算法

论述了强背景噪声环境下利用模糊分类算法对大词汇量的汉语语音进行分类识别，根据噪声中的汉语语音特点，采用有边界的交叉分类和无边界的模糊分类相结合的措施，较成功地解决了强噪声环境下的汉语语音分类．该算法在７５ｄＢ的强噪声环境下，对５００个汉语短语进行识别，其识别精度达到９５％，取得了较好的识别效果．

语音命令转换器实现设计

随着互联网技术的不断发展,语音识别、语音翻译等在生活中普遍应用。以现有基于互联网构建的语音识别技术为基础,对其原理进行分析,语音命令转换器利用离线数据库进行语音降噪处理,识别采集的语音信息并转换形成文本信息,与数据库的特定数据指令进行匹配,再按照指令格式输出用于试验训练,以提高采集信息的时效性。