中国中文信息学会第七次全国会员代表大会 暨学会成立30周年学术会议 语音识别发展现状与展望中科院自动化研究所徐波 2011年12月4日 报告提纲 •语音识别技术现状及态势•语音识别技术的行业应用•语音识别技术研究方向•结论与展望 2010年
标准的LPCC参数只反映了声道参数的静态特性，反 映说话人声道动态变化的参数就是线性预测差分倒谱。线性预测差分倒谱的定义为：k~~ i h(n i)h(t) 常数，通常取2，这时差分参数就称为当前帧 的前两帧和后两帧参数的线性组合。由此式计
语音信号特征的提取 摘要 随着计算机技术的发展，语音交互已经成为人机交互的必要手段,语音特征参数的精确度直接影响着语音合成的音质和语音识别的准确率。因此语音信号参数提取是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作。 本文采用Matlab软件提取
语音信号特征参数提取方法 阮雄飞微电子学与固体电子学 摘要：在语音技术的发展过程中使用了大量的语音信号特征参数, 好的语音信号特征参数能对语音识别起至关重要的作用。本文对语音信号特征参数提取方法以及国内外研究现状进行了介绍,最后介绍了Hil
语音识别改进方法及难点分析 ——《模式识别》结课小论文 学院：化工与环境学院 学号：2120151177 姓名：杜妮 摘要：随着计算机技术的不断发展，人工智能程度也越来越高，作为人工智能的一部分——模式识别也在模型和算法上愈发成熟。本文根据
中国石油大学信息与控制工程学院5.3 声纹识别技术声纹识别相关术语UBM(Universal Background Model) ，通用背景模型 GMM(Gaussian Mixture Model) ，高斯混合模型 背景噪音（环境噪音）
语音识别技术综述 The summarization of speech recognition 张永双 苏州大学 摘要 本文回顾了语音识别技术的发展历史，综述了语音识别系统的结构、分类及基本方法，分析了语音识别技术面临的问题及发展方向。
2.特征提取基于现代处理技术的小波变换系数分析法是将语音信号与一个在时域和 频域均具有良好局部化性质的小波函数族进行积分(小波变换)，从而把信号 分解成一组位于不同频率和时段内的分量，即选择小波函数为某类平滑函 数的一阶导数，则经小波变换后
DTW法的不足之处是运算量大、对语音信号的端点检测数过大和未能充 分利用语音信号的时序动态信息等等。因此，主要用于孤立词、小词汇等 相对简单的汉语语音识别系统。模式识别-隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model， HMM)技术
噪音环境下的语音识别1.引言随着社会的不断进步和科技的飞速发展，计算机对人们的帮助越来越大，成为了人们不可缺少的好助手，但是一直以来人们都是通过键盘、鼠标等和它进行通信，这限制了人与计算机之间的交流，更限制了消费人群。为了能让多数人甚至是残
语音识别概述70年代语音识别领域取得了突破。在理论上，LP 技术得到进一步发展，动 态时间规整技术(DTW)的基本成熟，特别是提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模 型(HMM)理论
语音识别技术综述The summarization of speech recognition张永双苏州大学苏州江苏摘要本文回顾了语音识别技术的发展历史，综述了语音识别系统的结构、分类及基本方法，分析了语音识别技术面临的问题及发展方向。关键
语音识别1 《基于深度学习的语音识别应用研究》语音识别主要作用就是把一段语音信号转换成相对应的文本信息,系统主要由声学特征提取、语言模型、声学模型和解码器等组成。训练识别的过程是从原始波形语音数据中提取的声学特征经过训练得到声学模型,与发声
孤立词语音识别程序 信息处理仿真实验语音处理部分 实验目的 ------- 按所学相关语音处理的知识，自己设计一个孤立词语音识别程序，分析所设计系统的特性。熟悉不同模块间如何进行有效的组合，以及模块内的设计，重点掌握特征参数的提取和模式识别
语音识别之MFCC特征提取报告人：汤旭国 学号：113034909311/3/2015语音识别应用预处理模块：对输入的原始语音信号进行处理滤除掉不重要的信息及背景噪声 语音分帧（近
语音识别方法 语音特征提取 将语音信号转换为特征向量，通过这些向量来进行语音相关任务的训练与识别。 语音识别对特征参数有如下要求： 1. 能将语音信号转换为计算机能够处理的语音特征向量； 2. 能够符合或类似人耳的听觉感知特性； 3. 在一
改进型智能机器人的语音识别方法2、语音识别概述最近，由于其重大的理论意义和实用价值，语音识别已经受到越来越多的关注。到现在为止，多数的语音识别是基于传统的线性系统理论，例如隐马尔可夫模型和动态时间规整技术。随着语音识别的深度研究，研究者发现
语音识别实验报告 篇一：语音识别报告 “启动”的时域波形 1、语音预加重： 由于语音信号在高频部分衰减，在进行频谱分析时，频率越高，所占的成分越小，进行语音预加重，可以提升语音高频部分，使频谱变得平坦，以方便进行频谱的分析和处理。通常的措施
3.共振峰估计共振峰：共振峰是指在声音的频谱中能量相对集中的一些区域，共振峰 不但是音质的决定因素，而且反映了声道（共振腔）的物理特征。声音 在经过共振腔时，受到腔体的滤波作用，使
