一种改进的DTW语音识别系统
一种改进的DTW语音识别系统
一种改进的DTW语音识别系统
苏昊;王民;李宝
【期刊名称】《中国西部科技》
【年(卷),期】2011(010)001
【摘要】动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)是语音识别的一种简单有效的方法,该算法基于动态规划的思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法.这里改进了传统的DTW算法,将其应用到实时语音识别系统中,并在计算机上进行了仿真.实验结果表明,改进后的算法,能有效提高孤立词的识别性能.
【总页数】3页(P38-39,94)
【作者】苏昊;王民;李宝
【作者单位】西安建筑科技大学,陕西,西安,710055;西安建筑科技大学,陕西,西安,710055;西安建筑科技大学,陕西,西安,710055
【正文语种】中文
【相关文献】
1.一种改进的DTW算法在人体行为识别中的应用 [J], 顾军华;徐俊生;刘洪普
2.基于语音识别系统中DTW算法改进技术研究 [J], 陈立万
3.基于语音识别系统中DTW算法改进技术研究 [J], 陈立万
4.一种改进的DTW相似性搜索方法 [J], 晏臻;苏维均;于重重;吴子珺
5.一种提高DTW算法运算效率的改进算法 [J], 谢扬扬;娄渊胜;商国中
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基于DTW改进算法的孤立词语音识别仿真
频率倒 谱 系数作 为语 音 特征 参 数 , 并使用 D TW 算 法进 行 模 式 匹配. 由于 传 统 D TW 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 Ma t l a b对 改进后 的 DT W 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.
l a r g e a m ou nt o f da t a i n t h e ma t c h i ng p r oc e s s , D TW a l go r i t hm i s i m pr o v e d by us i ng l o c a l c o n—
第 2 7卷 第 1 期
2 0 1 3年 1月
山 东 理 工 大 学 学 报( 自 然 科 学 版)
J o u r n a l o f S h a n d o n g Un i v e r s i t y o f Te c h n o l o g y ( Na t u r a l S c i e n c e Ed i t i o n )
Vo 1 . 2 7 No . 1
J a n .2 0 1 3
文章 编 号 : 1 6 7 2 — 6 1 9 7 ( 2 0 1 3 ) 0 1 — 0 0 6 3 — 0 4
基于 D TW 改进 算 法 的孤 立词 语 音 识 别 仿 真
刘 静 ,王 儒 ,曲金 玉 ,李 东荣
一种新的基于DTW的孤立词语音识别算法
一种新的基于DTW的孤立词语音识别算法周炳良;邓立新;洪民江【摘要】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.%In order to improve the recognition efficiency of dynamic time warping(DTW) algorithm in traditional isolated word recogni-tion system,we propose a new isolated word speech recognition algorithm based on DTW.It has made improvements on the contents of speech recognitionphase.Firstly,the input speech signal is preprocessed,including pre-emphasis,frame-by-frame and endpoint detec-tion,and then the feature vector of preprocessed speech signal is extracted.The initial parts of speech feature vector are intercepted and re-spectively matched with all model vectors properly,then only several model vectors with less distortion can be left to continue next opti-mal path matching,repeated the optimal path matching and model vectors retaining until it is unique.The experiments show that compared with the ordinary DTW,the proposedalgorithm can dramatically reduce the computational cost and improve the efficiency for the isolated word recognition system on the premise of ensuring its recognition accuracy.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2018(028)004【总页数】5页(P119-123)【关键词】语音识别;动态时间规整;部分匹配;孤立词【作者】周炳良;邓立新;洪民江【作者单位】南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003;南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003;南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003【正文语种】中文【中图分类】TP301.60 引言语音识别即让机器接收、识别和理解语音信号,能够“听懂”会话中的语音语义并执行人类意图。
改进的DTW算法在实时语音辨识系统中的应用
黑龙江省教育厅科研课题 ( 2 0 5 资助 15 10 ) 1 第一作 者简介 : 曹茂俊 ( 99 , , 17 一) 男 讲师 ,硕 士, 研究方 向 : 智能优 化算法 。 通信作者简介 : 尚福华( 9 2 ) 男 , 16 一 , 教授 , 博士 , 研究方向 : 量子计 算和智能优化 。
离, 即求 出帧 匹配距 离矩 阵 , 是在 帧匹 配距离 矩 阵 二
基 于 D W 的实 时语音 辨识 系统 的关键 。 T
在分 析现有 方 法 的基 础 之上 , 对 两 个 长 度分 针 别 为 Ⅳ和 的 时间序列 , 以少 量 的存储 空 间 为代价
中找 出一条 最佳 路 径 。搜 索这 条 路 径 的过 程 可
20 0 9年 l 2月 1日收到 中国博 士后科学基金(0 8 40 2 ) 20 04 9 3 、
黑 龙 江 省 自然 科学 基 金 ( 20 -1 和 F0 7 l)
以描述 如下 : 搜索从 ( , ) 出发 , 于 局部 路径 约 11 点 对
束 如 图 2 点 ( i 可达 到 的前 一 个 格 点 只可 能是 , i, )
点作 为 其 前 续 格 点 , 时 此 路 径 的 累 积 距 离 为 : 这
D( i)=d T i) 尺( )+mi D( 一1 i 曹茂俊 , : 等 改进 的 D W 算法在实时语音辨识系统 中的应用 T
1 5 63
D( i , 一1i ~1 , i一1i )D( , ~2 } )
基于DTW的语音识别应用系统研究与实现
度 ,会 跳过 一 些 短时 噪 音 ,但是 端点 的检 测误 差 增 加 ,对 D W 这 种 端 点 非 常敏 感 的算 法 几 乎 是 致命 T
的.窗长取一合适 的中间值固然可以减少窗长过短和过长的消极影响,但毋庸置疑也减弱 了其积极的
一
面. 笔 者提 出一种 策 略能 够 比较精 确 地检 测 端点 ,同 时能避 免 窗 长过 短 引起 的 弊端 ,并 在 实现 的 系
统 中采 用 了这 一 策略 ,取得 了 良好 的效果 .
窗长 可变 的语 音 策 略及 算 法如 图 1 示 L . 所 3 】
12 端 点检 测 的抗 噪 性 .
考 虑 到计 算机 的 工 作 环 境 在 室外 ,因此 在 程 序 调 试 时 特 别 增 加 了 白 噪声 ,结果 发 现加 噪 之 后 对 端 点 检 测 影 响 比较 大 . 例 如 :在 一 定 强 度 的 用 窗 函数 对 采 样 的 语 音 信 号 白噪声 下 ,笔者 调 好 了作 为端 点 检 测 的 过 零 率 和 能 量 值 ,端 点 检 测 准 确 率达 9 9% 以上 ( 人直 接观 察 语 音波 形 检 测 端 点 相 比 ) 与 ,但 当 改 变 环 境 噪声 后 ,端 点 的检 测 准确率 则 只有 8 2% . 这 样 就 提 出 了 如何 能适 应 环 境
确 检测 端 点 的方 法.
在检测语音信号的端点时 ,一般采用平均能量或平均幅度值与过零率相乘 的方法来判断.如果所
取 窗长 度 较小 ,显然 能 够 比较精 确 地检 测 到语 音 的端 点 ,但 会使 运 算量 加 大识 别 速度 减慢 ,同时会 把
一
些短 时 的脉 冲噪音 误认 为 语音 ,从而 产 生错 误 的识 别 . 如果所 取 窗长 较 大 ,可 以加 快语 音 处理 的速
基于DTW改进算法的孤立词识别系统的仿真与分析
( # 接近于 !)
(!)
由于语音信号 具 短 时 平 稳 特 性, 因此可以对语 音信号进行分帧处理。分帧采用可移动的有限窗口 进行加权的方法实现, 即帧间有部分交叠, 这样可以 使帧与帧之间平 滑 过 渡, 保 持 语 音 流 的 连 续 性。 实 验中, 帧长采用 #)* 点, 帧移采用 +* 点, 窗函数选用 ,-../01 窗。 ! "# 改进的端点检测算法 传统的端点检 测 算 法 采 用 短 时 时 域 分 析 方 法, 通过短时能量以及 短 时 过 零 率 来 判 断 端 点, 区分发 音区和静音区。短 时 能 量 的 计 算 是 基 于 帧 进 行 的, 如 (#) 所示。短时 过 零 率 是 指 一 帧 信 号 中 波 形 穿 越 零点平的次数, 其公式定义如 (2) 所示:
[ 2] ( 6$99) 。 6$: 泛应用, 这 就 是 678 尺 度 倒 谱 参 数
和加窗三个步骤
。
预加重 通 过 滤 波 提 升 高 频 分 量 并 消 除 工 频 干 扰, 常用一阶 $%& 数字滤波器来实现, 系统函数为: ( ")’ ! ( # " !
(!
99 的计算流程如下: ( , )’ #;<;81 (! 4 , =>**), 将实际 ! 根据式 678 频率尺度转换为 678 频率尺度。 " 在 678 频 率 轴 上 配 置 - 个 三 角 形 的 滤 波 器 组, ? 的个数由信号的截止频率决定。 # 根据语音信号幅度谱求每一个三角形滤波器 的输出。 再进行离散 $ 对所有滤波 器 输 出 做 对 数 运 算, 余弦变换即得到 6$99。 ! ") 改进的 @AB 算法 在对每 一 帧 语 音 信 号 提 取 6$99 特 征 参 数 以 后, 就转化成 了 一 组 6$99 特 征 向 量。 语 音 识 别 就 是要将测试语音的这个特征向量同模板库中已存在 的语音特征向量进 行 模 式 匹 配, 寻找距离最短的模 式作为识别结果。在用 @AB 算法进行识别判决时, 由于测试语音与参 考 模 式 语 音 长 短 不 同, 因此需要 通过 @AB 动态计 算 两 个 长 度 不 同 的 模 式 之 间 的 相 似程度, 或者叫做失真距离。 假设待测语音共有 & 帧矢量, 参考模板共有 . 帧矢量, 且 & 一般不等于 . , 则动态时间规整就是寻 找一个时间规整函数 / ’ 0 ( %) , 它将 测试矢 量的 时 间 轴 % 非线性地映射到模板的时间轴 / 上, 并使该函 数 0 满足,
基于DTW算法的语音识别系统实现_吴晓平
基于DTW 算法的语音识别系统实现吴晓平,崔光照,路 康(郑州轻工业学院信息与控制工程系,河南省郑州市450002)【摘 要】 动态时间归整(DTW )算法的实现简单有效,在孤立词语音识别系统中得到了广泛的应用。
介绍了将DTW 算法移植到TMS320VC5402上实现孤立词语音识别的原理、系统硬件组成和软件设计。
研究结果表明,系统能满足实时性能要求,识别效果良好。
关键词:动态时间归整(DTW )算法,语音识别,线性预测,端点检测中图分类号:TN912.34收稿日期:2004-03-240 引 言动态时间归整(DTW )算法是把时间归整和间距测量计算结合起来的一种非线性归整技术,与隐式马尔可夫模型(H MM )算法相比,它不是一种有效的利用统计方法进行训练的算法,同时,也不容易将底层和顶层的各种知识用到识别算法中,在解决大词汇量、连续语音、非特定发音人语音识别系统时,识别效果较差,但在孤立词语音识别系统中识别效果良好,并且,由于DTW 算法计算量较少。
因此,DTW 算法在孤立词语音识别系统中得到了较为广泛的应用。
将DTW 算法移植到TMS320VC5402上实现语音识别,能满足实时性要求。
1 识别系统基本原理图1是实时语音识别系统的结构框图。
图1 语音识别系统原理框图语音信号的数字化包括预滤波和A /D 采样。
语音信号的频率一般介于100Hz ~3400H z 之间,需设计一个带通滤波器以便滤去语音信号频率以外的干扰。
语音信号经滤波和采样后,由A /D 转换器转换为二进制数字码。
语音信号的预处理一般包括预加重、加窗和分帧处理。
预加重的目的是提升高频部分,使信号的频谱变得平坦,以保持在信号的整个频带内具有同样的信噪比,便于声道参数分析。
在语音信号的数字处理中常用的是矩形窗和汉明窗等,窗口的形状、长度对短时分析参数的影响很大,为此,应选择合适的窗函数。
语音信号有10ms ~30ms 的短时平稳性,一般每秒的帧数为33帧~100帧。
基于改进DTW的机器人语音指令识别系统研究
i s p e r f o r me d h e e. r I mp r o v d e v o i c e e n d r ' o i n t d e t e c t i o n a n d i mp r o v d e DTW lg a o it r h m s i mu l a t i o n e x p e ime r n t h a s b e e n p r e s e n t e d i n hi t s p r o — p o s e d i d e n i t ic f a i t o n lg a o i r t h m i n M AT LAB 7. 0, t h e e x p e r i me n t a l r e s u l t s s h o w ha t t he t p r o p o s d e me ho t d C n a i mp ov r e t h e ec r o g ni i t o n r a t e
胡亚洲 , 王新 民 , 曹江涛
( 1 . 西 北工业 大 学 自动化 学院 , 陕西 西安 7 1 0 1 2 9 ; 2 . 辽 宁石 油化 工大 学 信 息与控 制工程 学 院 , 辽宁 抚顺 1 1 3 0 0 1 )
摘 要: 动态 时 间规 整 ( D y n a m i c T i m e Wa r p i n g ) 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
基于DTW的话者识别系统的实现的开题报告
基于DTW的话者识别系统的实现的开题报告一、选题背景话者识别是一种能够识别音频信号中的不同讲话者的技术。
它应用于广泛的场景, 如安全检查, 电信诈骗, 语音指令,甚至是获取听众反馈等。
“话者识别系统”需要在前提条件发生变化的情况下, 识别与先前声音信号不同的声音, 同时尽量减少误识别率和否认率, 从而增强系统的可行性和可靠性。
使得这个领域的研究具有重要的应用价值。
目前, 话者识别技术主要基于声学特征提取, 特征工程, 语音模型构建, 分类器训练等步骤来实现。
语音处理领域中, 常用到的声学特征包括MFCC, PLP, MFPLP等。
不过, 在一些特殊情况下, 如噪声环境下或者说话人数量较多时, 由于许多声音特征缺乏鲁棒性, 因而需要特征提取步骤中添加DTW等算法, 对信号间的时间变化进行跟踪, 从而提高系统的分辨率和抗噪性。
二、选题意义随着先进计算机技术和深度学习技术在该领域的兴起, 话者识别技术得到了很大的发展。
但这些技术仍面临着一些应用场景的局限, 如噪音、杂音等复杂环境下的话者识别、说话人信息量少等问题, 这也是本论文选题的主要问题。
因此, 将DTW(Dynamic Time Wrapping)算法与话者识别技术相结合, 旨在将其应用于复杂环境下的说话人识别, 从而提高系统的识别能力和鲁棒性。
该算法以动态规划的方式跟踪不同数据序列之间的相似性, 从而提高了模式识别的精度, 对于不同的信号输入和输出, 有许多变体和扩展能力。
通过对多种声音特征和DTW算法的组合比较, 探究不同技术的优点和局限, 为语音信号处理领域的信号识别、音频识别等研究提供参考。
三、研究目标本论文的主要研究目标在于设计一种基于DTW的说话人识别系统,并针对实验数据进行实现和研究,提高系统的识别准确度。
为此, 本文的具体研究内容包括:1. 设计基于DTW的说话人识别算法, 包括数据处理, 特征提取, 模板比对, 判决策略等关键部分的确定和实现。
实时说话人辨识系统中改进的DTW算法
中 圈分类号tT31 P0. 6
实 时说 话 人 辨识 系统 中改进 的 DT 算 法 W
系 统 工 程 技 术 研 究 中 心 ,郑 州 4 0 0 ) 国 5 0 2
J
摘
要:识别正确率和抗噪性能是语音识别的研 究重点 ,而识别响应速 度也是决定系统实用化的关键 。文章改进了传统 的动态 时间弯折算
法结构 , 将其应用于实时说话人辨识 系统 中, 极大地提高了系统运行速度 , 随着待识别语音数 目的增 多, 该算法优势更加明显 。 实验表明,
在不影响系统识别率的情况下,该 方法使系统的运行速度平均提 高了 1 . 。 5倍 关羹 诃:说话 人辨识 ;美尔倒谱 系数 ;动态时 间弯折
I p oe m r v d DTW g rt m a —i eS e k r Al o i h i Re lt n m p a e I e tfc to y t m d n i a i n S se i
说 话人识别可以看作 是模 式识别的一种。它对 所接收 的 语音信号进行处理, 从中提取相应 的特征 或建立相应的模 型, 然后按照一 定的判决规则进行识别 ,是一种根据说话人 的语 音 来 判 断说 话 人 身 份 的技 术 。根 据 说 话 人 识 别 的职 能 ,可 以 分为说话人辨识、说话人确认和说话人探测/ 。从识别基 跟踪 于 的对 象来看 ,又可以分为基于文本的说话人识别和文本无
] src] R so s a frcg io sakyfco o pe hrc g io ytm a el srcg io orc a n os rb s Ab tat ep nert o o nt ni e atrfrasec eo nt nss sw la eo nt ncret t ad ni o ut e e i i e i re e
基于DTW的语音识别应用系统研究与实现
第 !期 年 ! " " ! ’月
集美大学学报(自然科学版)
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第 -期
万春:基于 8 <A 的语音识别应用系统研究与实现
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算机,其内部包含计算机基本的功能部件:中央处 理器 ! " #、存储器和输入输出接口电路$% ! &’ ( )是一种流行最广的单片机系统,而 * + , ) 是其中 最廉价的一种产品,特别适合制造物美价廉的各种 电子产品$其主要的技术指标: *位 ! " #、 ) *字 节. / /% 数据存储器、, - 根0 1 线、两个 ) 2 位的 定时 器 / 计 数 器、一 个 全 双 工 异 步 串 行 接 口、五个中断源,两 个 中 断 优 先 级、2 34 程序存储器空间、 2 34 外部数据存储器空 间、片 内 振 荡 器, 频 率 范 围 为 ) 5 - !) %6 7 $ / ,是一种 ) / 8 转换采用 / 8 ! + * ) 2 2路 模拟 输 入、* 位 数 字 输 出 的 逐 次 逼 近 法 / / 8,片内有三态输出的数据锁存器$ 语音接口电路的主要部分如图 ( 所示, / 数据口," * + , )的 " + 为低 * 位地址 ) 口为 高*位地址口; * + , )的 / 9 : 为地址锁存信 号;/ / 8 ! + * ) 2的 / 9 :为 / 8 芯片内部的 地址锁存信号线;/,; ,!,8 为模拟通道 地址线;& < / . <为 / 8 ! + * ) 2的启动转换控制信号;1 : 是输出允许控制信号;: 1 ! 是转换结束信 号$ 本节的系统语音识别的各环节程序都放入 * / + , ) 的中断服务程序中$/ 8 转换的启动是利用向 ,转中断服务程 / 8 ! + * ) 2发出写指令来完成$转换结束时,由 / 8 ! + * ) 2 发出 : 1 ! 给* + , ) 的0 = < ) 序执行$! / 9 4 的振荡频率为* + , )主时钟频率的) 2 $
基于dtw的语音识别的研究
南京理工大学硕士学位论文基于DTW的语音识别研究姓名:***申请学位级别:硕士专业:计算机应用指导教师:***19990301YJ06S《9基于DTw的语音识别研究摘要语音识别是目前最热门的技术之一,其前景非常诱人,但司时也面临着巨大的困难和挑战。
DTW是适童迟曼4,领域的主要塾堂槿型之一。
本文着重分析了DTW应用于班宴翅堡型的典型算法和应用于连接词识别的ONE.STAGE算法,提出了算法的改进方法。
(语音识别算法运算量巨大,严重阻碍了语音识别系统的广泛应用,特别是应用于硬件性能较低的廉价系统中。
为了减少DTW的运算量,/本文提出了一种改进的旦I疆篡选。
通过确立一个合理的闽值,在待识别语音序列与某一模板匹配的过程中,当失真度大于该闽值时即可停止运算,转丽与其它模板匹配,以此减少运算量,提高算法的运行效率。
对端点检测精度比较敏感是DTW的重要缺点之一,本文分析了用于提取短Huj语音的窗函数的作用,给出了一种变窗长的端点检测方法。
骇方法在语音的静音段使用稍长的帧提取短时语音,一旦检测到语音信号,则以较短的帧提取语音,使端点检测的误差尽量减小,从而提高端点检测的精度√针对噪声对端点检测精度的影响,本文还提出了一种高抗噪的端点检测方法。
最后,准对DTW模型研究的基础上,也为了验证改进后的DTW模型的正确性,j作者设计并实现了一个孤立词以及连接词的语音识别系统,给出了系统软件实现的流程和硬件实现的原理幽。
南京理T★学硕十学付论它AbstractAutomatiCspeechrecognitioniSoneofthehettesttechn0109ieSinthepresentITworld.However.itisverydiflicultandchitl1enging.DynamicTimeWarping(DTW);llgorithmiSoneofthemestpopularmathematicalmodelSinthefieldofspeechrecognition.D11WalgorithmisofconeisenessandlOWconsumptionforhardwareresource.AndtheaccuracyrateofDTW—basedspeechFecognitioniSthesameasHMM—basedspeechrecognitionwhichisappliedinspeaker—dependentIWR(iSOlatedwordrecognition)andC鞋R(connectedwordrecognition).Inthispaper.wefocusonanalysingclassicalDTWalgorithininspeaker—dependentIWRandone—stagealgorithinjnspeaker—dependentCWRindetai1-AnothortechniqueempleyedintheIWRiStosetnthresh01dvalue.Inourstrategy,anappropriatethresholdvalUeiSSelOCtedinourDTW—basedrecognitionsystem.WheneveranYreferencetemplateisselectedtomatchatestutterancetoberecognized,theprocessmaybecanoeledatonceifthematchscoreiShigherthanthresh01dvalue.Thenanotherreferencetemplatemaybeselectedtomatchthetestutterance.ByUSingthemethod,thecomputationVOlumecanbegreatlYreduced.andthealgorithineffiCiencyisimprovedremarkablY.ItiSaSeriOUSproblemthatalgorithmisendsensitivityinDTW—basedrecognition.TherearetwokindofstrategytoS01Vetheproblem.Oneisto1essenendsensitivity.andHllOthoristOcheckendaccurately.Inthepaper,weanalyseusefUlOfWindowfunction。
DTW算法(语音识别)
DTW算法(语⾳识别)DTW主要是应⽤在孤⽴词识别的算法,⽤来识别⼀些特定的指令⽐较好⽤,这个算法是基于DP(动态规划)的算法基础上发展⽽来的。
这⾥介绍语⾳识别就先介绍下语⾳识别的框架,⾸先我们要有⼀个⽐对的模版声⾳,然后需要去截取其⾥⾯包含真正属于语⾳的部分,这个要采⽤⼀个叫做vad(voice activedetection)语⾳活动检测的算法,⽽在vad中间我们最常使⽤双门限端点检测这种⽅法,如图所⽰,我们采⽤vad判断语⾳的开始和结束,判断⽅法就是通过⾳量的⼤⼩做⼀个阈值判定,在时域上很简单就能判定。
图.speech(语⾳信号),Energy(短时能量),zcr(短时过零率值)然后需要寻找⼀个特征⽮量,在语⾳识别中很多采⽤MFCC,也就是梅尔倒谱这个参数作为特征⽮量。
⼀般的谱分析我们都是采⽤频谱,或者⼩波这样与频谱的区别只是不同量度,这些都是解决加性噪声的滤波问题,⽽还存在倒谱,阶次谱这样是为了特定的需求所构建的另外的谱⽅法,这些是在NI的探讨会上次说的。
倒谱是⼀种为了滤除乘性噪声的谱⽅法,简单的说就是对功率谱求log,再反傅⾥叶变换,公式如,这种⽅法⽤来做信号分离很有⽤,下⾯综合下matlab分析下DTW语⾳识别。
fname = sprintf( ‘%da.wav’ ,i);x=fname;[x,fs]=wavread(x);[x1 x2] =vad(x);m = mfcc(x);m = m(x1-2:x2-2,:);ref(i).mfcc = m;⾸先这⾥是读取⼀段语⾳,通过wavread,然后通过vad函数获取语⾳的开始于结束部分,这⾥很多函数都是调⽤语⾳应⽤库voicebox的,获取x1,x2就是语⾳的两端时候,先对语⾳信号整体计算mfcc梅尔倒谱,然后截取其中语⾳部分的作为其函数值。
fname= sprintf( ‘%db.wav’ ,i);x=fname;[x,fs]=wavread(x);[x1 x2] =vad(x);m = mfcc(x);m =m(x1-2:x2-2,:);test(i).mfcc =m;然后以同样的⽅法计算需要识别的语⾳⽂件其语⾳段的梅尔倒谱系数,然后对模版与识别⽂件进⾏“⽐对”,这⾥的⽐对⽅法就是DTW算法,我们经常把整个语⾳识别算法叫做DTW语⾳识别,但实际上,DTW主要是应⽤在⽐对两个梅尔倒谱的⽐对上,⽽且这也是⼀种基于距离的⽐对,也可以认为是⼀种基于有导师学习的聚类⽅法。
基于矢量量化和查找表的改进DTW语音识别方法
中图法分类号 : P 9 . T 31 2 4
文献标识 码 : A
文章编号 :0 072 2 0) 940 —3 10.04(0 7 1.7 20
I r v dDTW e c c g i o t o a e nv c o u n iaina ds a c b e mp o e s e hr o n t nmeh db s do e t r a t t n e r ht l p e i q z o a
LI n — a , S Ho g y n HENG iy a , CHEN L — u n Ni
(c o l f hrc c n e d eh ooy C n a S uh ie i , C a gh 1 03 C ia Sh o o P ) i S i c c n lg, e t l o t Un rt ss e a T n r v sy h n sa 0 8, h ) 4 n
李宏 言 , 盛 利 元 , 陈 妮
( 南大 学 物理 科 学与技 术 学 院 ,湖 南 长 沙 4 0 8 ) 中 10 3
摘 要: 针对 传 统 DT 语 音 识别方 法 的运 算 量和存储 空间 大的缺 陷 , 出一种 基 于矢 量量化 和 查找表 的改进 DT 方 法 。 W 提 W
方 法利 用矢 量量化操 作将 连续特 征 矢量 空间转化 成 离散 矢量 空 间, 以降低模 式存 储 空 间,在此基 础 上建 立 矢量 失真 测度 表, 并通 过 H s ah查表 方 式实现 了地址 空 间的精确 定位 , 而省 去 了动 态规 划操 作造 成 的大 量距 离测度 计算 , 大提 高 了识 从 极
Ab t a t I r e o v ed s d a tg so a i o a s r c : n o d r o s l et ia v n a e f r d t n l t h t i DTW p e h r c g i o t o t r ec mp tto sa d s r g s a s e c e o n t n me dwi l g o u ai n n t a e , n i h h a o i r v d DTW a e n v co u t a in a ds a c b ei p o o e . Fi t , t ec n i u u e t r e t r p c a sae t mp o e b s do e t r a i t n e r h t l r p s d qn z o a s r l h o t o sf au ev c o a ei t n l td i o sy n s s r n d s r t r u i gv c o u n ia in wi ep r o eo r d cn emo e o a e a dt e e itri nt b ei b i da c r t ic eef m sn e t r a t t , o q z o hh t t u p s f e u i gt d l t r g , n nt so to l u la c u a e h s h h d a s t n p st n n f d r s p c ai e yHa hs a c n t n a s l ic na o dl t f it ri nc mp t t n a e yd n mi o i o i go a d e s a e s e l db s e r hf ci , s r u t t a v i s d so o o u ai s s db y a c i s ir z u o ae , o o t o c p o r mmi g a d l g l c e s e s e d f r e o n t n p o e s T et e r t a n l ssa d e p rme t e u t p o et a ei rg a n n e y i r a et p e c g i o r c s . h o ei l a y i n x e i n s l r v t m— r a n h o r i h c a r s h t h p o e t o fe t e At a t aDT a e a — mer c g iin s se u d r a lbp af r e eo e . r v dme d i e c i . h s v s, W b s dr lt e o t y t m n e t lto l e i n o M a m i d v l p d s Ke r s s e c e o i o ; d n mi mewa p n ; v co u t a i n s a c b e h s n t n y wo d : p e hr c g t n n i y a ct r ig i e trq a i t ; e r h t l; a h f c i n z o a u o
一种改进的DTW语音识别系统
中国西部科技2011年01月(上旬)第10卷第01期总 第234期一种改进的DTW语音识别系统苏 昊 王 民 李 宝(西安建筑科技大学,陕西 西安 710055) 摘 要:动态时间规整( Dynamic Time Warping,DTW)是语音识别的一种简单有效的方法,该算法基于动态规划的思 想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。
这里改进了传统的DTW算 法,将其应用到实时语音识别系统中,并在计算机上进行了仿真。
实验结果表明,改进后的算法,能有效提高孤立词的 识别性能。
关键词:语音识别;动态时间规整;模板匹配;孤立词 DOI:10.3969/j.issn.1671-6396.2011.01.018 An Improved DTW Speech Recognition System SU Hao, WANG Min, LI Bao (Xi’an University of Architecture & Technology,Xi’an,Shaanxi 710055) Abstract:Dynamic time warping (Dynamic Time Warping,DTW) is a simple and effective speech recognition method.The algorithm is based on dynamic programming to solve the pronunciation of different lengths of the template matching problem,which is the speech recognition appeared earlier,more classical an algorithm.This study improved the traditional DTW algorithm,applied it into real-time speech recognition systems and into computer simulation.Experimental results showed that the improved algorithm can effectively improve the performance of isolated word recognition. Key words:Speech recognition;Dynamic time warping;Template matching;Isolated word1语音识别系统的基本结构开来。
语音翻译信号数字模型的构建及DTW算法的改进
语音翻译信号数字模型的构建及DTW算法的改进
申丽敏
【期刊名称】《计算机光盘软件与应用》
【年(卷),期】2015(000)002
【摘要】随着中西方交流日益频繁,语言的沟通就显得尤为重要。
本文通过对中英语音翻译系统的三个模块“汉语语音识别模块、汉-英机器翻译模块和汉、英语语音合成模块”的分析,构建了语音翻译信号数字模型,同时通过语音识别的基本原理,提出了一种改进的语音识别DTW算法。
通过仿真和实验证明了改进的语音识别DTW算法是可行的。
【总页数】3页(P70-72)
【作者】申丽敏
【作者单位】安徽理工大学外国语学院,安徽淮南 232001
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于改进的DTW算法的变电站巡检机器人语音识别的实现 [J], 谷志伟;李汉峰
2.基于DTW改进算法的孤立词语音识别仿真与分析 [J], 杨熙
3.基于改进型DTW算法和MFCC的语音识别 [J], 陈孟元
4.基于改进型DTW算法和MFCC的语音识别 [J], 陈孟元;
5.基于改进的DTW算法的变电站巡检机器人语音识别的实现 [J], 谷志伟;李汉峰
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中国西部科技2011年01月(上旬)第10卷第01期总 第234期一种改进的DTW语音识别系统苏 昊 王 民 李 宝(西安建筑科技大学,陕西 西安 710055) 摘 要:动态时间规整( Dynamic Time Warping,DTW)是语音识别的一种简单有效的方法,该算法基于动态规划的思 想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。
这里改进了传统的DTW算 法,将其应用到实时语音识别系统中,并在计算机上进行了仿真。
实验结果表明,改进后的算法,能有效提高孤立词的 识别性能。
关键词:语音识别;动态时间规整;模板匹配;孤立词 DOI:10.3969/j.issn.1671-6396.2011.01.018 An Improved DTW Speech Recognition System SU Hao, WANG Min, LI Bao (Xi’an University of Architecture & Technology,Xi’an,Shaanxi 710055) Abstract:Dynamic time warping (Dynamic Time Warping,DTW) is a simple and effective speech recognition method.The algorithm is based on dynamic programming to solve the pronunciation of different lengths of the template matching problem,which is the speech recognition appeared earlier,more classical an algorithm.This study improved the traditional DTW algorithm,applied it into real-time speech recognition systems and into computer simulation.Experimental results showed that the improved algorithm can effectively improve the performance of isolated word recognition. Key words:Speech recognition;Dynamic time warping;Template matching;Isolated word1语音识别系统的基本结构开来。
这里采用短时平均幅度方法进行端点检测,精确地检 测到语音的起点和终点,从而保证了系统的高识别率。
2.3 特征提取 常用的语音特征参数有LPCC和MFCC。
LPCC参数是根据声 管模型建立的特征参数,主要反映声道响应。
MFCC参数是基 于人的听觉特性利用人听觉的临界带效应,在Mel标度频率 域提取出来的倒谱特征参数。
本文识别系统中,主要采用了 美尔倒谱系数(MFCC)进行识别。
MFCC参数的提取过程如下图所示:连续语音 预处理 分帧 加窗一个典型的语音识别系统如图1所示。
输入的模拟语 音信号首先要进行预处理,包括预滤波、采样和量化、加 窗、断点检测、预加重等。
语音信号经过预处理后,接下 来重要的一环就是特征参数提取,其目的是从语音波形中 提取出随时间变化的语音特征序列。
然后建立声学模型, 在识别的时候将输入的语音特征同声学模型进行比较,得 到最佳的识别结果。
训练模板 测度估计 识别 语音 预处理 输入 训练 参考模板 范本库 专家知识 特征提取 识别决策 结果 识别FFTMel滤波器组对数运算DCT图2 MFCC参数提取过程图1语音识别系统2语音识别的实现步骤(1)对输入的语音信号进行分帧、加窗,然后作离散 傅里叶变换,获得频谱分布信息。
设语音信号的DFT为:2.1 预处理 预处理就是对输入的原始语音信号进行处理,滤除其 中不必要的信息及噪声等,并进行语音信号的端点检测, 即判定语音有效范围的开始和结束位置,并进行语音分帧 和预加重处理等工作。
2.2 端点检测 语音端点检测就是检测语音信号的起点和终点,因此 也叫起止点识别。
它是语音处理技术中的一个重要方面, 其目的是要在一段输入信号中将语音信号同其它信号分离收稿日期:2010-11-11 修回日期:2010-12-11——(式1) 式中x(n)为输入的语音信号,N表示傅里叶变换的点 数。
(2)求出频谱平方,即能量谱,并用1组三角Mel带通 滤波器对能量谱进行带通滤波。
这组带通滤波器的频率可以 按照中心频率选取。
每个滤波器的三角形2个底点的频率分作者简介:苏昊(1986-),男,汉族,陕西城固籍,硕士,研究方向为信号与信息处理。
38开 发 应 用别等于相邻的2个滤波器的中心频率。
由于每一个频带中的 分量作用在人耳中是叠加的,因此将每个滤波器频带内的 能量叠加。
(3)计算每个滤波器组输出的对数能量: 算法可以提高程序的运行效率。
对于两个时间序列,它们的长度分别为M和N,X轴上的 数据点和Y轴上的数据点将搜索范围限制为一个平行四边 形,其四个顶点分别为0(0,0),A(a,2a-1) B(b,(b+1)/2), E(N,M)。
在斜率要求大于1/2且小于2的限制条件下,所围成 平行四边形如下图阴影部分所示。
——(式2) 其中Hm(k)为三角滤波器的频率响应。
(4)将每个滤波器的输出取对数,得到相应的对数功 率谱,并进行反离散余弦变化,得到L个MFCC。
(5)上述得到的MFCC特征参数称为静态特征参数。
在 该系统中,将16阶MFCC参数和一阶差分参数△MFCC(16阶) 合并为一个矢量(去掉最前面两帧和最后两帧,因为它们的 差分为0),记为MFCC+△MFCC,共28阶,作为一帧语音信号 参数。
2.4 识别方法 2.4.1DTW算法原理 DTW算法的原理图如图3所示,把测试模板的各个帧号 n=1~N在一个二维直角坐标系中的横轴上标出,把参考模 板的各帧m=1~M在纵轴上标出,通过这些表示帧号的整数 坐标画出一些纵横线即可形成一个网格,网格中的每一个 交叉点表示测试模式中某一帧与训练模式中某一帧的交 汇。
如上图所示,在限定了斜率范围的情况下,事先保存 OD边上各点纵坐标的值,依据OD边上的坐标值以及OD边与 其它三条边0A,AC以及BC的关系,可以达到有效地限制弯 曲路径的范围和减少运算次数的目的,并且整个过程只需 要很少的存储空间;在运行DTW算法的过程中,减少了对 OD边的计算,从而使得算法的运算速度有所提升。
图3DTW算法原理图虽然DTW技术已经比较成熟,但还存在着以下的问题: (1)运算量大。
由于要找出最佳匹配点,因此要考虑多种 可能的情况,从而使识别速度减慢。
(2)识别性能过分依 赖于端点检测。
端点检测的精度随着不同音素有所不同, 有些音素的端点检测精度较低,由此影响识别率的提高。
(3)没有充分利用语音信号的时序动态信息。
2.4.2DTW算法的改进 针对DTW算法存在的问题,在这里对它进行一些改进, 当运行DTW算法时,参与比较的两个时间序列长度较长时, 重复性的操作比较多,会影响识别速度。
针对以上问题, 我们可以事先建立长度为其中一个时间序列长度的查找 表,保存搜索范围的下边界,每一次运算时,只需到查找 表中查找出限制范围的下边界,在确定的坐标范围内,根 据斜率可以推导出限制范围的上边界。
这样只需要在事先 建立的查找表中进行一次性地查找,由于计算机中进行一 次查表只需一个指令周期,而且将原来多次重复性的操作 减少为一次性的计算来完成,这在理论上保证了改进后的 同时还可以取消DTW算法中对语音首尾严格对齐的要 求,也就是说某一次发音的第一帧可以和另一次发音的开 始帧中任意一帧匹配。
同样,最后一帧也可以与另一次发 音的末尾帧匹配。
保留原先模板发音的所有帧和待识别发 音的所有帧的相互距离,记为D(n×m),其为一个n×m的距 离矩阵。
起点为D(1,i),D(i,1)的最小值,而选d(n, i),d(i,m)间一个最小值作为两音间的总距离。
这样以 (下转第94页)39中国西部科技2011年01月(上旬)第10卷第01期总 第234期的工作状态,还可以促进工作人员的积极性,更好地为读 者服务。
3 提高服务能力,加强职业道德建设 3.1 服务能力 服务能力是图书管理员能力要求的出发点和归宿。
学 习能力的培养、创新能力的建设、信息技术能力的造就, 都是为了提高图书管理员的服务能力。
21世纪图书馆将摆 脱传统的以书为中心的管理模式,转向以人为本,围绕读 者用户的广泛多样的需求,有针对性地开展各种形式的服 务活动,图书管理员的服务能力将得到更大的发挥和考 验。
3.2 职业道德素质 良好的职业道德,是做好一切工作的基础,也是对图 书管理员素质的最基本要求。
图书馆工作的突出特点是看 似简单又相当繁重,看似平淡又十分繁琐,各部门工作内 容复杂,涉及面广。
这就要求图书管理员要树立正确的职 业道德,有强烈的事业心和高度的责任感,有一丝不苟的 工作态度,爱岗敬业,乐于奉献,忠于职守,有积极的进 取意识。
只有具备了良好的职业道德素质,才能营造良好 的信息服务环境,同时也助于图书馆形象的树立。
此外, 图书管理员要有较好的人际沟通能力,通过与读者的良好 沟通,了解读者的各种需求,有针对性地提供个性化的服 务,才能更好地满足读者需要。
参考文献:(略)图书管理人员自我教育的同时,要通过政治理论学习、社 会实践锻炼,举办岗位培训班等深入持久地开展爱岗敬 业、读者第一、全心全意为读者服务的教育。
管理人员应 端正服务态度,热情周到,尽量满足师生的要求,使进馆 的师生具有自主选择和自由活动的权利,在图书馆工作人 员的服务过程中获得满足感和愉悦感。
2.2 提高图书管理员的综合水平 图书馆是一个有多学科、多类型、多层次综合发展的 场所,21世纪是一个集信息化、多元化为一体的时代,新 时期图书管理员在信息服务中承担更多的角色。
所以图书 管理员必须广学博览,不但要熟练掌握图书管理学、目录 学、情报学、文献学等基础知识,还要掌握与本学科相关 的多种学科知识,以增强服务的针对性。
2.3 提高外语水平 随着因特网的广泛普及与应用,图书馆的许多工作都 是通过网络完成。
高校图书馆作为网络中的一个节点联入 网络并开展网络信息服务,使得科技信息的交流打破了国 界地域的限制。
而网络中流动的信息中英文信息量占有相 当大的比例,中文信息量占有比例很小。