基于CDHMM／SONN混合模型的带噪语音识别
基于DHMM的语音识别算法及DSP实现
基于DHMM的语音识别算法及DSP实现陈兵;尹曼【摘要】针对非特定人孤立词的快速高精度语音识别问题，在分析语音信号特征和离散隐形马尔科夫模型（ DHMM）原理的基础上，提出了一种基于DHMM快速语音识别算法。
算法首先对语音信号进行预处理和端点检测以提取有用信号，进而完成语音特征参数提取和矢量量化，最后采用DHMM模型利用Viterbi搜索算法实现语音识别；在训练阶段需要完成码本设计和DHMM模型参数的生成；采用ADI公司Blackfin系列BF533芯片对识别算法进行DSP实现。
理论分析和仿真结果表明，在日常环境条件下算法的识别正确率达97�5％，且DSP运行时间小于10 ms。
%The paper focuses on the fast and high⁃accuracy speech recognition of speaker⁃independent isolated words.Based on an analysis of the characteristics of speech signal and the principles of Discrete Hidden Markov Model( DHMM) ,a fast speech recognition algorithm using DHMM is presented.Firstly,the useful speech signals are separated from the background noise by using preprocessing and endpointdetection.Secondly,speech feature parameters are extracted and vector quantized.Finally,speech recognition is realized by using Viterbi search algorithm based on DHMM parameters.During the training phase,the codebook design and generation of DHMM parameters are completed.The algorithm is DSP implemented by using the BF533 chip of Analog Devices Inc.Theoretical analysis and simulations show that the recognition accuracy is as high as 97.5% under daily environment conditions and its DSP runtime is less than 10 ms.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2015(000)008【总页数】5页(P35-38,86)【关键词】非特定人;语音识别;隐形马尔科夫模型;DSP实现【作者】陈兵;尹曼【作者单位】中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北石家庄050081;中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北石家庄050081【正文语种】中文【中图分类】TN971.+l0 引言语音识别技术是信息技术领域的重要发展方向，非特定人孤立词识别是其一个具有广泛应用背景的分支，在工业控制、智能对话查询系统、语音拨号系统、智能家电、声控点歌系统及声控智能玩具等领域有着重要的应用价值。
基于MD-CGAN去噪和BF特征增强的语音情感识别算法
基于MD-CGAN去噪和BF特征增强的语音情感识别算法基于MD-CGAN去噪和BF特征增强的语音情感识别算法摘要：语音情感识别一直是人工智能研究领域的重点之一，它在识别社交媒体中用户情感等方面具有广泛的应用。
但语音情感识别面临的最大难题之一是信噪比低的语音数据的使用。
本文提出了一种基于多目标深度卷积生成对抗网络（MD-CGAN）去噪和Beam Forming（BF）特征增强的语音情感识别算法。
该算法首先使用MD-CGAN模型去除语音信号中的噪声，然后应用BF技术进一步增强特征，最后使用支持向量机（SVM）分类器对语音情感进行识别。
实验结果表明，本文提出的算法在去噪和特征增强方面取得了优越的效果，其准确度高于传统的语音情感识别算法。
关键词：语音情感识别；MD-CGAN；去噪；Beam Forming；特征增强；支持向量机1. 前言语音情感识别技术是指通过对语音信号的分析、处理和识别，来判断说话者语音中所表现的情感。
随着人机交互技术的不断发展，语音情感识别被广泛应用于社交媒体、手机语音助手和自动客服等领域。
然而，实际应用中，由于环境噪声等因素的影响，语音信号常常呈现出低信噪比（SNR~10dB）的情况，从而降低了语音情感识别的准确性和稳定性。
2. 相关工作现有的语音情感识别算法主要包括基于高斯混合模型（GMM）、基于支持向量机（SVM）和深度神经网络（DNN）的方法。
其中，DNN方法具有较高的识别准确度，但在低信噪比下的效果较差。
为此，针对信噪比低的语音数据，许多学者提出了各种去噪算法，如基于小波变换的去噪算法和基于深度学习的去噪算法。
同时，由于信号增强可以提高语音信号的质量，从而提高语音情感识别的识别率和稳定性，因此也有很多学者提出了增强算法，如Beam Forming（BF）算法和卷积神经网络（CNN）等算法。
3. 算法设计本文主要采用基于多目标深度卷积生成对抗网络（MD-CGAN）去噪和Beam Forming（BF）特征增强的语音情感识别算法。
语音识别中的多模态数据融合方法
语音识别是多模态数据融合的重要应用领域之一。
在语音识别中，我们通常使用单一的音频信号进行语音检测和文本转换，然而这种方法存在一些问题，例如环境噪声、口音和语速的变化等。
为了提高语音识别的准确性和鲁棒性，我们需要融合多模态数据，包括音频、唇形、视线等视觉信息。
多模态数据融合的方法主要包括以下几种：1. 特征融合：这种方法将不同模态的数据提取出相似的特征，然后将这些特征进行合并或组合，以提高识别的准确性。
例如，音频特征可以包括MFCC（梅尔频率倒谱系数）和时频域特征，而视觉特征可以包括唇形和视线信息。
这些特征可以通过人工合成或者机器学习方法自动提取。
2. 决策融合：这种方法将不同模态的数据进行分类或聚类，然后将各个分类或聚类的结果进行合并，以得到最终的识别结果。
这种方法通常适用于多分类问题，可以通过投票、加权投票等方法进行决策融合。
3. 深度学习模型融合：这种方法利用深度学习模型对不同模态的数据进行建模和预测，然后将各个模型的预测结果进行融合。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
这些模型可以对音频和视觉信息进行联合建模，从而提高识别的准确性和鲁棒性。
在多模态数据融合中，如何选择合适的数据融合方法取决于数据的性质和任务的需求。
例如，对于简单的语音识别任务，特征融合可能就足够了；而对于复杂的场景，如语音识别与面部表情识别结合的任务，决策融合或深度学习模型融合可能更为合适。
在实践中，我们还需要考虑如何处理数据不平衡问题。
由于不同的模态数据可能存在不平衡的情况，我们需要采用一些方法来平衡各个模态数据的影响力，例如使用权重平均法、加权投票法等。
此外，我们还需要考虑如何处理噪声干扰和异常值等问题，以提高识别的准确性和鲁棒性。
总之，多模态数据融合是一种有效的提高语音识别准确性和鲁棒性的方法。
通过特征融合、决策融合或深度学习模型融合等手段，我们可以将不同模态的数据进行有效的联合建模和预测，从而进一步提高语音识别的性能。
一种基于调制谱特征的带噪语音识别方法
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语音信号的调制谱理论及提取方法
调制谱是反映语音谱分量随时间变化规律的特征量 ! 本节
将根据干扰与语音信号在调制信息中不同的反映 ! 提取调制信 息中有效的语音成分 ! 并对其归一化处理后作为语音信号的特 征用于语音识别 ! 从而达到提高语音识别识别系统抗噪性的目 的"
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调制谱的原理
语音信号的调制谱 ! $! !" % 的定义如下 &
噪声环境下的语音识别算法研究
噪声环境下的语音识别算法研究随着智能语音技术的快速发展，语音识别技术已经成为了人工智能领域的一个重要研究方向。
然而在实际应用场景中，噪声环境对语音识别算法的影响是一个关键的挑战。
噪声环境下的语音识别算法研究成为了当前研究的热点之一。
噪声环境下的语音识别算法研究具有重要的意义。
在实际生活中，人们经常需要在各种不同的噪声环境下进行语音交流，比如在嘈杂的街道上进行电话交流，或者在工厂车间中进行语音指挥等。
在这些情况下，对于语音识别算法的要求就变得更为苛刻，因此提高在噪声环境下的语音识别能力对于提高语音交流的效率和准确率具有重要意义。
噪声环境下的语音识别算法研究对于提升人工智能技术的实际应用价值也具有重要意义。
在实际应用中，噪声环境是不可避免的，因此如何克服噪声对语音识别算法的影响，提高语音识别的准确率和鲁棒性成为了当前研究的重要课题。
目前，噪声环境下的语音识别算法研究主要集中在以下几个方面：一是噪声抑制算法的研究；二是特征提取算法的研究；三是模型训练和优化算法的研究。
噪声抑制算法的研究是噪声环境下语音识别算法研究的重点之一。
经典的噪声抑制算法主要包括基于频谱减法的算法、基于时域滤波的算法、基于频域滤波的算法等。
这些算法主要通过对语音信号的频谱和时域特性进行分析和处理，以提高语音信号在噪声环境中的可辨识性。
近年来，深度学习算法在噪声抑制领域也取得了很大的突破，比如基于卷积神经网络的噪声抑制算法、基于循环神经网络的噪声抑制算法等都取得了很好的效果。
特征提取算法的砠究是噪声环境下语音识别算法研究的另一个重要方向。
在噪声环境中，语音信号受到了严重的干扰，其频谱特性发生了较大的变化，因此如何提取出对噪声不敏感的语音特征成为了一个关键问题。
在特征提取算法的研究中，倒谱系数的使用、声学模型的优化和深度学习算法的应用成为了研究的热点。
模型训练和优化算法的研究是噪声环境下语音识别算法研究的第三个重要方面。
在噪声环境下，传统的语音识别模型往往会受到较大的影响，因此如何通过模型训练和优化算法来提高模型的鲁棒性成为了一个非常重要的课题。
语音识别深度学习模型
语音识别深度学习模型第一部分语音识别深度学习模型概述 (2)第二部分语音识别技术发展历程 (4)第三部分深度学习在语音识别中的应用 (8)第四部分主流语音识别深度学习模型介绍 (11)第五部分语音识别深度学习模型的构建过程 (15)第六部分语音识别深度学习模型的训练方法 (18)第七部分语音识别深度学习模型的优化策略 (21)第八部分语音识别深度学习模型的应用前景 (25)第一部分语音识别深度学习模型概述语音识别深度学习模型概述随着人工智能技术的不断发展，深度学习已经成为了语音识别领域的研究热点。
深度学习模型在语音识别任务中取得了显著的性能提升，为实际应用提供了强大的支持。
本文将对语音识别深度学习模型进行概述，包括其基本原理、关键技术和应用领域。
一、基本原理深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习方法，通过多层次的神经网络对数据进行自动学习和抽象表示。
在语音识别任务中，深度学习模型通常采用深度神经网络（DNN）结构，包括多个隐藏层和一个输出层。
输入层接收原始语音信号的特征向量，通过隐藏层的非线性变换和逐层抽象表示，最终在输出层得到识别结果。
二、关键技术1.卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种特殊的深度学习模型，广泛应用于图像识别和语音识别任务。
在语音识别中，CNN 可以有效地提取局部特征，减少参数量，提高模型的泛化能力。
常见的 CNN 结构有多层感知机（MLP）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。
2.长短时记忆网络（LSTM）长短时记忆网络是一种具有长短时记忆能力的循环神经网络（RNN），可以有效地处理序列数据。
在语音识别中，LSTM 可以捕捉语音信号的时序信息，提高模型的识别性能。
为了进一步提高 LSTM 的性能，研究者提出了多种改进方法，如双向 LSTM、门控 LSTM 和注意力机制等。
3.注意力机制注意力机制是一种模拟人类注意力分配机制的方法，可以帮助模型在处理序列数据时关注重要的部分。
基于高斯混合模型的音频鉴别技术研究
基于高斯混合模型的音频鉴别技术研究音频鉴别技术是一种将不同音频文件进行比较和识别的方法，广泛应用于语音识别、音频盗版判定、歌曲鉴别等领域。
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种常用的音频鉴别技术算法，本文将介绍基于高斯混合模型的音频鉴别技术研究。
一、高斯混合模型简介高斯混合模型是一种基于统计的模型，用于描述观测数据的分布。
它是由多个高斯分布组合而成的。
每一个高斯分布都代表了数据的一种模式，而每一个高斯分布的系数表示了该模式在总体中所占的比例。
在音频鉴别技术中，高斯混合模型被用于建模该音频文件所特征的声学参数。
一个音频文件中的声学特征一般使用MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）提取。
经过处理后，每个音频可以转化为具有多个维度的向量。
这些向量被认为是由多个高斯分布组成的，每个高斯分布与部分向量最为相似，称为一组高斯分布。
二、基于高斯混合模型的音频鉴别技术流程基于高斯混合模型的音频鉴别技术一般包括以下步骤：1.数据预处理：对原始音频进行预处理，包括分段、去噪、裁剪等。
2.特征提取：使用MFCC方法从每个分段中提取出具有多个维度的向量，此向量代表了音频的声学特征。
3.高斯混合模型的建立：使用训练数据集训练出高斯混合模型，并获取每一个高斯分布的参数，包括方差和均值等。
4.声学特征分类：使用高斯混合模型对音频文件的声学特征进行分类，即将该特征归为某一个高斯分布中。
5.音频鉴别：将该音频文件的所有声学特征进行分类后，统计每个高斯分布最为相似的声学参数，判断该音频属于哪一类。
三、高斯混合模型的优缺点优点：1.能够解决一个声音混合多种声音的情况。
2.高斯混合模型能够使用EM算法对数据进行自主学习，降低人工干预的需求。
3.具有良好的通用性和可重用性，适用于不同领域的音频识别问题。
缺点：1.拟合时间较长，需要大量数据进行训练。
2.容易过拟合，对数据的异常值较为敏感。
基于HMM／SOFMNN混合模型的语音识别
【 键词 】 音 识 别 ； 关 语 隐马 尔可 夫 模 型 ； 自组 织 特征 映射 神 经 网络
ＨＭＭ 方 法 现 已成 为 语 音 识 别 的 主 流 技 术 ， 目前 大 多 数 大 词 汇 量 、
其 中， 得 注 意 的是 邻 域 函 数 （和学 习步 长 叩￡的参 数 选 择 问题 ， 值 ￡ ） （ ）
连续 语 音 的非 特 定 人 语 音 识 别 系 统 都 是基 于 ＨＭＭ 模 型 的 。但 是 语 音 它 们 都 应 随着 时 间 ｔ 变 化 。 在 这 里 ７ ）的 变 化 关 系 取 为 ７ ｔ ７ 而 ／０ ／（＝／ ） 。 识 别 系 统 对 背 景 噪声 十 分 敏 感 ， ＭＭ 模 型 经 常 训 练 用 倒 谱 系 数 表 示 Ｈ ｆ一 １其中 Ｔ为总迭代次数，为现时刻 迭代次数， 取 ０ 。 ， １ ｔ 叩 。 ． ２ 的语 音 模 型 。 而 ， 声 通 常 在 波 形 中 或 在线 性 频 谱 中才 是 加 性 的 ， 然 噪 所 、 』 ／
１ 隐马 尔 可 夫 模 型 ．
用Ｎ ＨＭＭ 表 示 ，其 能 量 均 值 用 Ｎ 表示 ；而 纯净 语 音 的 Ｈ Ｅ ＭＭ 模 型 用
Ｈ ＭＭ 的 基 本模 型 是 Ｍａｋｖ链 ， 的 输 出 观 察 值 是 根 据 每 个状 态 ｃ ＨＭＭ 表 示 ， 能 量 均 值 用 Ｓ ｒｏ 它 Ｄ 其 Ｅ表 示 。 对 应 的 输 出 概 率 函 数 产 生 的随 机 变 量 ｘ。 它 的 基 本 参 数 如 下 ： ＝Ｄ ， ０ ｆ 将 描 述 纯 净 语 音 的混 合 高斯 概率 密 Ｃ ＭＭ 、 述 噪 声 的单 高斯 ＤＨ 描
可用 中 表 示 。 ＤＨ 均 为 便 于 表 示 ， 用 记 号 中＝ＡＢⅡ） 描 述 整 个 ＨＭＭ 模 型 ， 时 也 的输 入 点 。 而 每 一 个 Ｃ ＭＭ 的 输 入 点 ， 有 描 述 不 同 噪声 模 型 的 数 使 （ ，， 来 有 据 点 与 之 相 对 应 。 将 训 练 出的 模 型 作 为 语 音 识 别 系 统 中 的 参 考模 板 ， 给 定 观 察 序 列 ０ （ Ｄ＾Ｄ ＝Ｄ ， ２， 和模 型 中＝Ａ，， 的情 况 下 ， 算 观 对 不 同信 噪 比条 件 下 的语 音 进行 识 别 。 （ ＢＨ） 计
语音识别系统设计中的声学模型训练方法
语音识别系统设计中的声学模型训练方法在语音识别系统设计中，声学模型训练方法是至关重要的环节。
声学模型是语音识别系统的重要组成部分，它的训练方法直接影响着识别系统的性能和准确度。
本文将探讨一些常见的声学模型训练方法，介绍它们的原理和应用情况。
一、高斯混合模型（GMM）高斯混合模型是一种常用的声学模型训练方法，它基于统计建模的原理。
GMM假定语音信号的声学特征服从高斯分布，通过拟合多个高斯分布来表示语音信号的特征分布。
在声学模型训练中，首先需要提取语音信号的特征向量，常用的特征向量包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）和滤波器组频率特征（FBANK）。
然后，通过使用EM算法来估计GMM的参数，包括每个高斯分布的均值、方差和权重。
在训练过程中，要使用大量标注好的语音数据来训练声学模型。
训练数据通常包括语音的文本标注和相应的特征向量。
通过最大似然估计的方法，可以调整GMM的参数使其最好地拟合训练数据。
训练完成后，声学模型就可以用于识别未知语音的特征。
二、深度神经网络（DNN）深度神经网络是近年来发展起来的一种强大的声学模型训练方法。
DNN是一种多层感知器模型，通过多层神经元的组合和非线性变换来对语音信号进行建模。
与GMM相比，DNN能够学习到更复杂的语音特征表示，从而提高识别准确率。
DNN的训练过程是通过反向传播算法来进行的，首先通过随机初始化权重和偏置，然后逐渐调整它们使得DNN的输出与标注的语音标签最匹配。
与GMM相比，DNN需要更大规模的训练数据来获得更好的性能。
此外，为了避免过拟合现象，还需要进行正则化和提前停止等技术手段。
三、循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种特殊类型的神经网络，常用于处理序列数据，如语音和文本。
RNN的一个重要特点是它可以通过时间步骤之间的信息传递来处理动态序列数据。
在语音识别中，RNN常常被用来对声学特征进行建模。
RNN的训练过程类似于DNN，通过反向传播来调整权重和偏置。
一种基于改进SCHMM／ANN的语音识别算法
序列的处理并以状态输出概率作为一次识别信 息。 具体做法是 ： 将描述不同噪声模型概率 ， 以及纯净 语音高斯密度 Ｓ Ｈ Ｃ ＭＭ概率均值 ， 作为神经网络的 输入 。经 Ａ ＮＮ网络学 习加性 噪声等 对 Ｓ Ｈ Ｃ ＭＭ 的 影 响 后 ，得 到 的输 出 即 为 适 用 的 声 学 模 型 ， 用
关 键 词 ： ＭＭ；Ｃ Ｈ Ｓ ＨＭＭ ； Ｎ； 音 识 别 ＡＮ 语
语音 识 别 主 要是 让 机 器 能够 听懂 人 类 的语 合 Ｓ ＨＭＭＡＮ Ｃ ／ Ｎ模型不仅在理论上抛弃了 ＨＭＭ 后验概率函数， （∑：） Ｉ 导出尺度化的观察概率函 系列不合 理假设 ， 且在训 练过 程中 自然地 引入 数 ： （ ／（ Ｐｑ Ｐ ， 而 Ｐ ｘ Ｐ ） （Ｉ ｊ （） Ｘ 一 ／ ｑ Ｘ 容，从而根据其语言中的信息执行人的各种意图， 了 Ｓ ＨＭＭ状态之间的区分机制。这样不仅克服 Ｃ 在进行识别时， 因为 （ 对所有的路径来说 ） 因此 语音 识别 系统 其本 质 上就 是— 个模 式识 别 系 了区分能力差的缺陷， 而且在系统体系上又保持 了 都是一样的， 以尺度化的观察概率函数并不会改 所 统。 Ｈ Ｍ的框架。 Ｍ 语音信号的 Ｓ Ｈ ， Ｃ ＭＭ 完成语音时间 变识别的结果。 因此使用神经网络能极大地体现出 言 ， 各种 情况 下 ， 准 确地 识别 出语 音 的内 即在 能够
一
本文所采用的就是 Ｈ ＭＭ中的一种 ，半连续 隐马尔科夫模型（ｃ Ｓ ＨＭＭ） 。运用 Ｓ ＨＭＭ模型进 Ｃ 行 训练 或 ｝别 主要需 要解决 三个 问题 ： 一 输 出概 只 第 率的计算问题 ，第二状态序最佳状态链确定的问 题 ， 三模型 的训练 ， 数 的估计 问题 。在这 里 ， 第 即参 对 于第 一 和第 二个 问题 ， 用 常用 的前 向 、 向算 采 后 法和 Ｖｔｒｉ ｉ ｂ 算法， ｅ 对于第三个问题的解决 ， 采用的 是 Ｂ ｕ Ｗｅｃ 法 。本 文 利 用神 经 网 络与 ａ ｍ－ ｌｈ算 Ｓ ＨＭＭ的特点 ， Ｃ 提出一种用于构造语音识别模型 的神经 网络方法 Ｓ ＨＭＭＡＮ （ｅ ｉＣ ｎｉｕ ｕ Ｃ ／ Ｎ Ｓ ｍ ｏ ｔ ｏ ｓ ｎ
高噪声环境下的语音识别算法研究
高噪声环境下的语音识别算法研究摘要：语音识别是一项重要的人机交互技术，广泛应用于语音助手、智能手机、智能家居等领域。
然而，在高噪声环境下，传统的语音识别算法往往受到严重干扰，导致识别准确率下降。
因此，本文针对高噪声环境下的语音识别问题展开研究，提出了一种基于深度学习的算法，并对其进行了实验验证。
1. 引言随着科技的不断发展，人机交互技术在我们日常生活中扮演着越来越重要的角色。
语音识别作为其中一项关键技术，在智能手机、智能家居等领域广泛应用。
然而，在高噪声环境下进行准确的语音识别仍然是一个具有挑战性的问题。
2. 高噪声环境对传统语音识别算法的影响在高噪声环境中进行准确的语音识别是一个具有挑战性和复杂性问题。
传统基于模板匹配和隐马尔可夫模型的语音识别算法往往受到噪声的严重干扰，导致识别准确率下降。
噪声会改变语音信号的频率、幅度和时域特性，使得语音信号与模板之间的匹配变得困难。
3. 基于深度学习的高噪声环境下的语音识别算法深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。
在高噪声环境下进行准确的语音识别，我们可以借鉴深度学习在其他领域中取得成功的经验。
首先，我们可以使用卷积神经网络（CNN）来提取特征。
CNN可以通过卷积层和池化层来提取输入数据中的局部特征，并通过多个卷积层和池化层来逐渐提高特征表达能力。
对于高噪声环境下的语音信号，我们可以将其视为一种图像数据，并使用CNN来提取其频谱图等特征。
其次，我们可以使用长短时记忆网络（LSTM）来进行序列建模。
LSTM是一种特殊的循环神经网络，能够有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。
在高噪声环境下，语音信号中的噪声会导致序列中的时域特性变化，而LSTM可以通过记忆单元和门控机制来适应这种变化。
最后，我们可以使用连接时域和频域信息的方法来提高语音识别的准确率。
在高噪声环境下，时域和频域信息往往会相互补充。
通过将时域信息和频域信息进行融合，我们可以获得更准确的语音识别结果。
基于人工智能的语音识别与处理系统设计与实现
基于人工智能的语音识别与处理系统设计与实现随着人工智能技术的不断发展，语音识别与处理系统已经成为了现实生活和工业领域中的重要应用。
本文将介绍基于人工智能的语音识别与处理系统的设计与实现，并探讨一些相关问题和挑战。
首先，本文将从语音识别的技术原理和算法开始，介绍一些常见的语音识别技术。
语音识别技术可以分为传统的基于统计模型的方法和基于深度学习的方法。
传统的方法通常包括隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）。
而基于深度学习的方法则采用了循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等深度学习算法。
本文将对这些算法进行详细介绍，并比较它们的优缺点。
其次，本文将介绍语音信号的预处理和特征提取。
语音信号往往包含了大量的噪声和其他无关信息，因此需要对其进行预处理，以提取出有效的特征。
常见的预处理方法包括降噪、语音端点检测和语音活动检测等。
而特征提取方法通常包括将语音信号转化为频域表示，例如短时傅里叶变换（STFT）和梅尔频谱倒谱系数（MFCC）等。
本文将详细介绍这些方法，并讨论它们在语音识别中的应用。
然后，本文将介绍语音识别系统的建模与训练。
语音识别系统通常需要建立一个声学模型和一个语言模型。
声学模型用于建模语音信号的特征与语音单位之间的对应关系，而语言模型则用于建模不同语言单位之间的概率关系。
本文将介绍一些常见的建模方法和训练技巧，并讨论如何提高系统的性能和鲁棒性。
最后，本文将讨论一些语音识别系统的应用和挑战。
语音识别系统已经广泛应用于语音助手、语音搜索、智能家居等领域。
然而，仍然存在一些问题和挑战，例如多说话人识别、噪声环境下的识别性能等。
本文将探讨这些问题，并提出一些解决方案。
综上所述，基于人工智能的语音识别与处理系统设计与实现是一个复杂而又重要的课题。
本文对语音识别的技术原理和算法进行了介绍，详细讨论了语音信号的预处理和特征提取，探讨了语音识别系统的建模与训练方法，并讨论了语音识别系统的应用和挑战。
基于DNN-HMM模型的语音识别的语音导航系统
Citation: ZHAO Yong-sheng, XU Hai-qing, WU Li-gang. Speech Recognition based on DNN-HMM Model for Speech Recognition System[J]. The Journal of New Industrialization，2017, 7(2): 45-53.
2语音导航系统21语音识别模块2j1microsoftspeechsdk51新型工业化2017年第2期47万方数据工业和信息化部电子科学技术情报研究所electronictechnologyinformationresearchinstitutemilr语音识别系统的开发可以采用基于深度神经网络dnn隐马尔科夫模型hmm混合模型技术其模型参数的获得需要对大规模的样本进行学习对于非特定人语音识别往往需要采集数百人的语音样本其工作量是相当大的
关键词：计算机技术；人工智能；语音识别；深度神经网络 - 隐马尔科夫模型（DNN-HMM）；语音导航系统
Speech Recognition based on DNN-HMM Model for Speech Recognition System
ZHAO Yong-sheng, XU Hai-qing, WU Li-gang
（安徽继远软件有限公司，安徽合肥，230088）
摘要：随着计算机技术和人工智能总体技术的发展，语音识别系统已成为一个越来越广泛的应用方向。基于 传统声学模型的语音识别技术在语音导航系统中得到了广泛应用，但在模型的训练、识别率、鲁棒性方面存在一 些缺陷。本文研究基于 DNN-HMM 模型的语音识别技术在语音导航中的应用，首先介绍了基于 DNN-HMM 模型的 语音识别技术，然后给出语音导航系统的结构和主要功能。最后从识别率、鲁棒性方面对该系统进行了测试和分析， 实验结果表明，引入 DNN-HMM 后的语音导航系统在模型的训练、识别率、鲁棒性方面有显著的改善。
基于混合模型的噪声补偿及其在语音识别中的应用
被引用次数:2次
1.Accardi J.Cox R V A Modular Approach to Speech Enhancement with an Application to Speech Coding 1999
2.Acero A Acoustic and Environmental Robustness in Automatic Speech Recognition 1993
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16.Burshtein D.Gannot S Speech Enhancement Using a Mixture-Maximum Model 2002(06)
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31.Droppo J.Acero A.Deng L A Nonlinear Observation Model for Removing Noise from Corrupted Speech Log Mel-Spectral Energies 2002
语音识别模型选择和集成方法研究
语音识别模型选择和集成方法研究语音识别技术在近年来得到了广泛的应用和研究，它的发展对于人机交互、智能语音助手、自然语言处理等领域具有重要意义。
然而，由于语音信号的复杂性和多样性，如何选择合适的模型以及如何有效地集成这些模型成为了研究者们关注的焦点。
本文将对语音识别模型选择和集成方法进行深入研究，并提出一种新颖有效的方法。
一、语音识别模型选择方法1. 传统统计建模方法传统统计建模方法是最早应用于语音识别领域的一种技术。
它基于隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）等数学工具，通过对声学特征进行建模来实现对语音信号的识别。
这种方法在早期取得了很好的效果，并且在一些特定场景中仍然有着广泛应用。
2. 深度学习方法随着深度学习技术的发展，基于神经网络（NN）或深度神经网络（DNN）等模型的语音识别方法逐渐兴起。
深度学习方法通过多层次的神经网络模型来学习语音信号的特征表示，具有更强大的建模能力和更高的识别准确率。
其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型在语音识别中得到了广泛应用。
3. 联合建模方法为了进一步提高语音识别性能，研究者们提出了一种联合建模方法。
该方法通过将声学特征和语言特征进行联合建模，使得语音信号在多个层次上得到充分的表示。
其中，深度置信网络（DBN）和长短时记忆网络（LSTM）等模型在联合建模中发挥着重要作用。
二、语音识别集成方法1. 单一系统集成单一系统集成是最简单直接的集成方式，即将多个相同或不同类型的基础系统进行简单融合。
常见的融合方式包括投票、加权平均等。
这种集成方式能够有效减少个体系统之间的误差，并提高整体性能。
2. 多任务学习多任务学习是一种将不同任务之间相关信息进行共享的集成方法。
在语音识别中，可以将语音识别任务与语言模型任务等进行联合学习，从而提高识别性能。
该方法能够充分利用不同任务之间的相互关系，提高模型的泛化能力。
3. 深度集成方法深度集成方法是近年来新兴的一种集成方式。
基于多核学习的多带抗噪声语音识别方法仿真
计算机仿真
2019年 10月
基于多核学习的多带抗噪声语音识别方法仿真
顾鸿虹
( 北京科技大学天津学院，天 津 301830)
摘 要 ：由于传统语音识别方法在安静环境下语音识别较为准确，可在现实环境下，噪声干扰语音特征提取，导致测量数据不 可 信 ，语音识别方法正确率低。提出一种基于多核学习的多带抗噪声语音识别方法，构建多核学习组合算法。算法是多核 学习与投影算法的融合，根据不同频带带宽，可以将多带噪声有效地分类，并加强语音特征级，与 CHMM模型共同完成多带 抗 噪 声 语 音 识 别 方 法 ，计 算 得 出 各 模 型 条 件 概 率 ，数 值 最 大 的 即 是 语 音 识 别 结 果 。根 据 仿 真 结 果 分 析 ，基 于 多 核 学 习 的 多 带 抗 噪 声 语 音 识 别 方 法 ，相 比 传 统 方 法 可 以 减 少 运 算 量 ，提 高 语 音 识 别 正 确 率 ，有 效 地 识 别 出 现 实 噪 声 环 境 下 正 常 语 音 。 关键词: 多核学习；多带抗噪声; 语音识别;投影算法 中图分类号:TP918.3 文献标识码:B
收稿日期 :2019 - 01 - 2 9 修回日期:2019 - 03 - 10
设 计 语 音 识 别 方 法 时 ，这 种 实 际 测 量 条 件 和 实 验 室 训 练 条 件 不 一 致 ,导致测量数据不可信，语音识别 失 败 的 现 象 ，一直是 研究的热点课题。
针对上述问题，李伟林等人m 设计出一种神经网络下语 音识别方法，利 用 均 值 归 一 化 提 高 模 型 性 能 和 拟 合 度 ，并使 用多模态函数进一步优化模型，减 轻 实 验 拟 合 状 态 ,实现提 高噪声环境下语音识别效率和减少错误率的目的。曹晶晶 等 人 [2]将 现 实 噪 声 环 境 分 为 上 下 层 级 ，分 别 设 立 语 音 识 别 模 型 ，由此来减少实验训练数据 与 样 本 测 试 数 据 间 的 不 同 ，实 现在噪声环境下语音正常识别。
语音识别中的噪声抑制与特征提取技术研究
语音识别中的噪声抑制与特征提取技术研究噪声是语音识别中一个常见的问题，它可以影响语音信号的质量和准确性。
为了提高语音识别系统的性能，研究人员一直致力于噪声抑制和特征提取技术的研究。
本文将介绍语音识别中常用的噪声抑制与特征提取技术，并对其研究现状进行分析与总结。
一、噪声抑制技术1. 基于统计建模的噪声抑制方法统计建模是一种常用的噪声抑制方法，它通过对语音信号和噪声进行建模，并利用概率统计的方法来抑制噪声。
常用的统计建模方法包括最小均方差（MMSE）估计、最大似然估计等。
这些方法通过对噪声进行建模和估计，可以减少噪声对语音信号的影响，提高语音信号的质量。
2. 基于子空间分解的噪声抑制方法子空间分解是一种通过将语音信号和噪声信号映射到不同的子空间中来进行噪声抑制的方法。
常用的子空间分解方法包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等。
这些方法通过分解语音信号和噪声信号，使得语音信号在一个特定的子空间中受到噪声的影响较小，从而实现噪声的抑制。
3. 基于深度学习的噪声抑制方法深度学习是一种人工神经网络模型，可以通过学习大量的数据来进行噪声抑制。
常用的深度学习方法包括自编码器、卷积神经网络、循环神经网络等。
这些方法通过训练神经网络模型，使其能够学习并理解语音信号和噪声的特征，进而实现噪声的抑制。
二、特征提取技术特征提取是语音识别中一个重要的步骤，它可以将语音信号转化为一组具有区分性的特征向量。
常用的特征提取技术包括线性预测编码（LPC）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）、束搜索（Beam Search）等。
1. 线性预测编码（LPC）LPC是一种经典的语音信号分析方法，它可以将语音信号分解为线性预测模型和残差信号。
LPC通过分析语音信号的预测模型来提取特征，具有较好的鲁棒性和准确性。
2. 梅尔频率倒谱系数（MFCC）MFCC是一种基于人听觉特性的特征提取方法，它通过将语音信号转化为梅尔频率谱图，并对其进行倒谱变换来提取特征。
噪声环境下子带加权平均的汉语语音识别
验根据所在噪声环境的噪声频率特点 ， 把三个频 带 的 起 止 频 率 定 为 ： 低 频 L （20~300Hz ）、 中 频 M （300~4kHz ）、 高频 H （2.4~8kHz ）， 并用带通滤波器 进行子频带分解 。 图 3 是频带分解前后各种信号 的频谱图示例 。
(2) 计算各个频带的权值
Dec. 2009 Vol.26 NO.4
噪声环境下子带加权平均的汉语语音识别
魏行攀 ，李强强 ，廖逢钗
（ 三明学院 数学与计算机科学系 ， 福建 三明 365004 ）
摘要 ： 在语音识别中 ， 噪声严重影响语音特征提取 ， 使得正确率明显下降 。 针对这一情况 ， 提出了子带加权平均语音识 别算法 (Sub-Band Weighted Average Speech
0 言
语音是人类 进行思想交 流最重要的 工具 ，也 是人类最重要的信息载体 。 随着信息科技的快速 发展 ， 计算机的便携化和应用的复杂化 ， 在越来越 多的领域有了让计算机听懂人类自然语言的要 求 ， 这样 ， 就 引出了语音 处理技术这 门 交 叉 学 科 。 语音识别技术 ， 是语音信号处理技术中的一个重 要组成 ， 它 可以应用 于语音输入 、 移 动 电 话 、 智 能 机器人 、 家用电器语音控制等
πi =P（q1 =si ）， 1≤i≤N
N
0≤πi ≤1 ，
Σπ = 1
i = 1 i
(3)
综上所述 ， 一个 HMM 可以由五个参数 S 、O 、
A、B 和 π 来确定 。 为了方便起见 ，通常将 HMM 定
义为 λ = （A ，B，π ）， 即 HMM 可分为两部分 ， 一个是
(Hidden Markov Model ， 简称 HMM) ， 本文实验时采
适用于DSP实现的CDHMM口令式语音识别系统
适用于DSP实现的CDHMM口令式语音识别系统
王海青;戴蓓倩;李辉;吴卅建
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2004(040)006
【摘要】文章给出了一种适于DSP实现的基于连续隐马尔可夫模型(CDHMM)的特定人口令式语音识别系统.在分析系统结构及CDHMM模型训练算法的基础上,讨论了该算法在DSP上实现的难点和相关技术,对降低训练算法的计算量和数据存储量进行了较深入的研究,使得采用较少的语音数据训练口令的HMM模型,也能获得较好的识别结果,为通用的口令式语音识别系统在DSP芯片上实现提供了较为重要的技术途径.
【总页数】4页(P111-114)
【作者】王海青;戴蓓倩;李辉;吴卅建
【作者单位】中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230026;中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230026;中国科学技术大学电子科学与技术系,合
肥,230026;中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230026
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于DSP的嵌入式语音识别系统的研究与实现 [J], 贾克明;陶洪久
2.基于DSP的语音识别系统的研究与实现 [J], 钟颖
3.基于DSP的嵌入式语音识别系统的实现 [J], 李鹏怀;徐佩霞
4.基于DSP的语音识别系统的研究与实现 [J], 钟颖
5.基于DSP的口令式语音CDHMM的实时训练系统 [J], 吴卅建;李辉;戴蓓倩因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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提取语 音特征参 数是语 音识别技 术 中的重要 步骤． 在语 音识别 系统 中 ， 常常面 临识 别环境 与训练 环境 不匹配 的问题 ， 而使得 提取的语音 特 征含 有 不利 于识 别 目的 的干扰 因素． 噪声 干扰 和语 音 速 率变 化 从 如
等， 如果 这些干扰不 能在语音 特征 中得到有 效 的抑 制 ， 将会 降低语音 识别 的正确率 ［ ． １ ］ 现实生 活中 的语音不 可避 免地要受 到周 围环境 的影 响． 强 的背景噪声如 机械 噪声 、 他人 的语 音等 很 其 均会严重影 响语音信号 的质量 ； 此外 ， 传输 系统本身也 会 产生各 种 噪声 ， 因此在 接受 端 的信 号 为带 噪语音 信号 ． 了提 高在噪声 环境下 的稳定性 ， ］为 本文 采用小 波频 带 阈值 去 噪 ， 去 噪后 的系 数转 换 为倒谱 域 中 将 Ｍｅ 参数 ， ｌ 突出信号特 征． 高音 马尔 可夫模 型 （ ｄ ｅ ｒ ｏ ｄ ｌＨＭＭ） 提 Ｈｉｄ ｎＭａｋ ｖＭｏ ｅ， 对于语 音加性 白噪声 的鲁 棒性 ， 目前语 音识别 技术发展 过程 中急需解决 的主要 问题之一 ［ ． 是 ３ ＨＭＭ 模 型经常训 练用倒谱 系数 表示 ］ 的语音模型 ， 就是说 语音模 型是在频 域 内取 对数建 立起 来 的． 而 ， 也 然 噪声 通 常在 波形 中或 在线 性谱 域 中
齐 爱 学 ， 阿临 侯
（． １ 滨州 学院 物理 与电子科学 系 ， 山东 滨州 ２ ６ ０ ； ５ ６ ３ ２ 长春工 业大学 计算 机科学 与工程 学院 ， ． 吉林 长春 １ ０ １ ） ３ ０ ２ 摘 要 ： 用小波 变换 对含噪语 音信 号进行特征 提取 ， 利 结合 隐马 尔可 夫和 人 工神 经 网络 混合
才是加 性 的 ， 以 ， 所 采用 在语音 中直接 加人 加 性 噪声来 训 练 ＨＭＭ 的方法 ， 低信 噪 比情 况 下 ， 果 并不 在 效 是很好 Ｉ 利用 自组 织神经 网络较 强的分类 决策 能力 ， － ． 本文 利用小 波变换对 带噪语音 信号特 征提取 的基础 上 ， 合隐 马尔 可夫模 型和 自组 织神经 网络对语 音识别 系统 中的特 征 向量 进行 进一 步 分类 、 别 的方法 ， 结 识
第 一 作 者简 介 ： 爱 学 （ ９４ ）女 ， 东邹 平 人 ， 师 ， 要从 事 语 言 识 别 研究 ． 齐 １７ 一 ， 山 讲 主
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３ ６
滨 州学 院学 报
第 ２ 卷 ２
其 中 ａ为尺度 因子 ， 映一个特 定基 函数 的窗度 ； 反 ｂ为平移 因子 ， 指基 函数沿 ｔ 的平移位 置． 轴
信号 厂 ￡ ∈Ｌ （ 的连续 小波变换 为 （） Ｒ）
１ ｒ 。 。 ．—— Ｌ
， ， 一 厂￡ ．￡ 一 ／＇ｌ 厂￡ （ ） （ ６ （（ ， ６） —ｌ （ 口） ） （ ＞ ＴＴ ＿ Ｚ ）
Ｖ Ｉ Ｉ ａ 一 “
Hale Waihona Puke 由此可见 ， 基小波提供 了一个 时频窗 ， 当检测 到高频信号 时（ ａ值较 ｔ ， ｂ） 时间窗会变 窄 ， 提供 较高 的频
提高 了抗噪性 能 ， 识别率 高于传统 的 ＨＭＭ 模 型．
１ 小 波变 换 的基 本 原 理
小 波变换是 当前应用数 学 中一个 迅速 发展 的领域 ， 分析 和处理非平稳 信号 的一种有 力工具 ， 是 它是一 种信号 的时间一尺度 分析 方法 ， 具有 多分辨 率 的特 点 ， 有效 地从 信号 中提 取信 息 ， 能 信号 经过 小 波变换 可
小波 频带 阈值 去噪算法 的原理是 ［ ： ５ 用初始段 纯噪声 的基 函数 分解 系数 估计 出噪音 的基 函数 分解 系 ］ 数 阈值． 法如下 ： 算 （ ）对原始语 音数据做 小波变换 ， １ 分为 Ｎ个 频带． （）认 为原始 数据前 ０ １Ｓ对应 的数 据是 纯 噪 音数 据 ， 据这 些 数 据 给 出 Ｎ 个 频 带 噪音 最 大 值 的 ２ ． 根 估 计
以分成不 同的子带 ， 不 同子 带 内的小波 系数 进行 统计分 析 ， 以获得语音 和噪声 的分布特 征［ ． 对 可 ２ ］ 基本小 波是母小 波 （） ￡通过“ 缩” 平移 ” 伸 和“ 因子生成 的
）＝ ＝ ＝ （ ） 口 ６ Ｒ， ，∈
收 稿 日期 ： ０ ６—０ ２０ ９—１ Ｏ
率分辨率 ， 以检测信号快 速变化 的瞬态部分 ． 于低 频信息 （ 可 对 ａ值较大 ）时 间窗会变宽 ， ， 提供较 高的时间
分辨率 ， 跟踪语 音信号 中缓 慢变 化的共振 峰． 来 这给频率 分析提 供 了很大 的灵活性 ， 在分 析语 音时 ， 利于 有 在低频部 分和高频 部分得 到不 同 的分 辨率．
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第 ２ 卷第 ６期 ２
Ｖ０ ． ２， ．６ １ ２ Ｎｏ
滨州 学院学报
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｉ ｚ ｏ ｉｅ ｓｔ ｏ ｒ ａ ｆＢ ｎ ｈ ｕ Ｕｎｖ ｒ ｉ ｙ
２０ 年 １ ０６ ２月
Ｄｅ ．， ０ ｃ ２ ０６
基于 Ｃ ＤＨＭＭ／ ＯＮＮ 混合 模型 的 Ｓ 带噪 语 音识别
模 型进行识 别 的方法 ， 一步反 映语 音 信 号 的动 态特性 、 强 抗干扰 能力 、 高识 别 率． 进 增 提 实验 证
明， 该模 型适合 于对噪声 背景下 的语 音进行 识别 ， 同传统 的 ＨＭＭ 模 型相 比 ， 具有 更好 的抗噪 鲁 棒性， 在信 噪 比较低 情况 下 ， 识别 率比传统 的 ＨＭＭ 模型 有明显提 高．