简介：传统的语音识别方法,信噪比较低时识别率也较低。为了使语音识别更具有环境适应性、抗噪性,从非齐次隐马尔可夫模型(nonhomogeneousHiddenMarkovModel,HMM)出发,结合自适应函数链神经元网络,训练出适应环境变化的混合语音模型,并采用该混合模型进行语音识别。实验结果表明,该模型适用于含噪语音的识别,特别是在低信噪情况下,可以相对提高识别率。

简介：介绍了一个用频谱分析的方法对汉语单音语音进行分析的实验。通过对不同发声人对同一汉字的发音进行频谱分析,得出其相应的频谱特性或变化规律。

简介：介绍语音压缩处理C程序在美国德克萨斯仪器公司芯片为TMS320VC5410数字信号处理器(DSP)的实现方法

简介：对双门限法、频带方差法、信息熵法三种端点检测方法进行了比较研究。仿真实验表明在信噪比较高的情况下,各算法都能较好检测语音端点,但随着信噪比的下降,各算法性能都明显下降。但三者相比较而言,信息熵法具有更好的鲁棒性。

简介：主要是输出300Hz-3KHz范围类的信号频率,并将输出信号放大10倍,用Multisim观察检测结果。

简介：探讨了连续隐马尔可夫模型的基本原理及其在汉语数码语音识别中的应用,实现了一个汉语数码语音识别系统,其正确识别率达到99%以上。

简介：语音识别控制系统需要对语音进行录制与播放处理,利用单片机实现该功能可克服传统语音录制与播放系统需外接语音处理模块、体积大且使用较复杂的缺点。因此选用SPR4096存储器作为语音的数字化信号存储器件,利用凌阳16位单片机设计与实现语音录制与播放硬件系统。结果表明,该硬件系统降低了电路复杂度和制作成本,简单易行,具有有较高的实用价值。

简介：针对高噪环境下语音识别的困难,提出一种基于独立分量分析的盲分离(ICA/BSS)与小波联合的语音降噪预处理方法,针对不同种类和不同输入信噪比的噪声设计了试验,结果表明基于ICA的语音识别预处理方法对低输入信噪比情况下多种噪声具有很强的鲁棒性和优越性,此结论对现实世界高噪环境下的信号分析和语音识别具有重要意义。

简介：详细分析了目前语音识别系统中普遍采用的Mel频率倒谱系数（MFCC）特征参数的提取过程和动态时间规整（DTW）识别算法流程,提出了一种在NiosIISOPC软核平台上通过提取和分析语音信号的MFCC特征参数实现语音识别解决方案。