汽车中的话音拨号系统是自动语音识别技术的应用热点. 自动语音识别系统是一个 基于训练的系统. 在汽车噪声中, 由于实际应用环境与形成系统参数的训练环境的失配, 传统 语音识别系统的性能会大幅度地下降, 从而无法实用. 为了提高语音识别系统在特定环境下的 识别率及实用性, 首先根据汽车环境中语音的失真模型分析了系统性能下降的原因, 然后针对 加性汽车噪声与信道失真对系统的影响, 讨论了在汽车噪声中改善语音识别系统性能的方法. 提出了在识别系统中用基于子带的语音增强算法和倒谱均值相减算法相结合的方法. 对大量 的多人连续数字串语音的识别实验表明, 这一方法大大提高了系统在汽车噪声环境中的识别 率, 它还可以简便、实时的实现, 具有一定的实用性.
上传时间： 2014-06-26
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本程序是提取语音MFCC参数的必经步骤，是求出mel三角滤波器器组的参数，网上只有matlab程序，没有C程序，本人花费两个星期的时间才转换成功，经DSP 的CCS环境调试成功。
上传时间： 2014-10-25
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6篇有关语音识别特征参数的科技论文，主要包括MFCC参数LPCC参数以及小波应用于特征提取的研究
上传时间： 2013-12-11
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语音的参数表示和质量客观评价研究.nh语音信号的表示和谱失真测度一直是贯穿于语音处理各个领域中的重要而基 本的问题。虽历经几十年的研究和实践，产生了许多卓有成效的理论和方法，但 随着对语音信号认识的进一步加深和近年来许多语音应用领域的蓬勃发展，对这 一传统课题的研究再度活跃起来。语音质量客观评价更是语音表示及其谱失真测 度理论的直接应用。本文重点研究语音信号的各种参数表示方法及其相应的失真 测度，以及它们在语音质量客观评价方面的应用。
上传时间： 2017-07-17
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用于自相关法和杜宾算法提取语音的LPC参数
上传时间： 2017-08-09
上传用户：集美慧
本文对家用电器中语音识别技术的DSP实现进行了研究。文章介绍了语音识别技术的基本概念，讨论了语音识别系统的组成和实现的技术；详细分析了构成语音识别系统的四个组成部分，包括语音信号数字化与预处理、语音的端点检测、特征提取与模式匹配。着重介绍了实现端点检测的短时平均能量与短时平均过零率分析，语音信号的线性预测分析及在此基础之上的倒谱特征参数，以及实现模式匹配的常用的矢量量化技术、动态时间规整技术和隐马尔可夫模型；根据提出的语音识别系统的构成，介绍了在MATLAB6.5上实现了采用动态时间规整算法的识别系统的仿真分析。
上传时间： 2013-04-24
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现实生活中的语音不可避免的要受到周围环境的影响，背景噪声例如机械噪声、街头音乐噪音，其他说话者的话音等均会严重地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，因此接收端的信号为带噪语音信号。混叠在语音信号中的噪声按类别可分为环境噪声等的加法性噪声及电器线路干扰等的乘法性噪声；按性质可分为平稳噪声和非平稳噪声。 语音增强的根本目的就是净化语音质量。把不需要的噪音减低到最小程度。但是由于噪音的复杂性，很难归纳出一个统一的特征，因此不可能寻求一种算法完全适应于所有的噪音消除，因此语音增强是一个复杂的工程。 有关抗噪声技术的研究以及实际环境下的语音信号处理系统的开发，在国内外已经成为语音信号处理非常重要的研究课题，已经作了大量的研究工作，取得了丰富的研究成果。本文仅对加性噪声下的语音增强技术做了较为仔细的讨论，我们先给出语音信号处理的基本理论，它是语音增强算法研究和实现的理论基础，在此基础总结了自适应信号处理技术的特点以及在语音增强方面的应用。选取工程领域最常用的自适应LMS滤波算法和RLS滤波算法作为研究对象，提出了利用最小均方误差意义下自适应滤波器的输出信号与主通道噪声信号的等效关系，得到滤波器最佳自适应参数的方法，并分析了在平稳和非平稳噪声环境下，L M S滤波器族和R L S滤波器在不同噪音输入下的权系数收敛速度、权系数稳定性、跟踪输入信号的能力和信噪比的改善等特性。 研究了MATLAB语言程序设计和使用MALTLAB对语音算法进行仿真、并输入了多种实际环境下的噪音进行滤波仿真并对仿真的结果进行比较和分析。总结出了LMS、NLMS、SIGN-ERROR-LMS、RLS自适应滤波器在语音滤波方面的特点 和应用情况。 最后在MATLAB仿真的基础上，利用Altera公司的Cyclone2系列FPGA芯片和多种EDA工具，完成了L M S自适应滤波器的FPGA设计。 关键词：语音增强，背景噪音，自适应滤波器，LMS，RLS，FPGA
上传时间： 2013-04-24
上传用户：lijianyu172
近年来，语音识别研究大部分集中在算法设计和改进等方面，而随着半导体技术的高速发展，集成电路规模的不断增大与各种研发技术水平的不断提高，新的硬件平台的推出，语音识别实现平台有了更多的选择。语音识别技术在与DSP、FPGA、ASIC等器件为平台的嵌入式系统结合后，逐渐向实用化、小型化方向发展。 本课题通过对现有各种语音特征参数与孤立词语音识别模型进行研究的基础上，重点探索基于动态时间规整算法的DTW模型在孤立词语音识别领域的应用，并结合基于FPGA的SOPC系统，在嵌入式平台上实现具有较好精度与速度的孤立词语音识别系统。 本系统整体设计基于DE2开发平台,采用基于Nios II的SOPC技术。采用这种解决方案的优点是实现了片上系统，减少了系统的物理体积和总体功耗；同时系统控制核心都在FPGA内部实现，可以极为方便地更新和升级系统，大大地提高了系统的通用性和可维护性。 此外，由于本系统需要大量的高速数据运算，在设计中作者充分利用了Cyclone II芯片的丰富的硬件乘法器，实现了语音信号的端点检测模块，FFT快速傅立叶变换模块，DCT离散余弦变换模块等硬件设计模块。为了提高系统的整体性能，作者充分利用了FPGA的高速并行的优势，以及配套开发环境中的Avalon总线自定义硬件外设，使系统处理数字信号的能力大大提高，其性能优于传统的微控制器和普通DSP芯片。 本论文主要包含了以下几个方面： （1）结合ALTERA CYCLONE II芯片的特点，确定了基于FPGA语音识别系统的总体设计，在此基础上进行了系统的软硬件的选择和设计。 （2）自主设计了纯硬件描述语言的驱动电路设计，完成了高速语音采集的工作，并且对存储数据芯片SRAM中的原始语音数据进行提取导入MATLAB平台测试数据的正确性。整个程序测试的方式对系统的模块测试起到重要的作用。 （3）完成高速定点256点的FFT模块的设计，此模块是系统成败的关键，实现高速实时的运算。 （4）结合SOPC的特性，设计了人机友好接口，如LCD显示屏的提示反馈信息等等，以及利用ALTERA提供的一些驱动接口设计完成用户定制的系统。 （5）进行了整体系统测试，系统可以较稳定地实现实时处理的目的，具有一定的市场潜在价值。
上传时间： 2013-05-23
上传用户：ABCD_ABCD
·详细说明：用DSP实现的一个简单的语音识别系统,只要实现单个词的识别即可,采样率8k,帧长30ms,帧移10ms,系统采样后分帧--端点检测,将检测到的原始语音信号保存下来,基本上一个字在30帧左右,然后提取每帧的LPC参数--将LPC参数转换为LPC倒谱系数,然后利用DTW方法和模板比较.
上传时间： 2013-07-01
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设计了一个嵌入式语音识别系统，该系统硬件平台以ADSP-BF531为核心，采用离散隐马尔可夫模型(DHMM)检测和识别算法完成了对非特定人的孤立词语音识别。试验结果表明，该系统对非特定人短词汇的综合识别率在90%以上。该系统具有小型、高速、可靠以及扩展性好等特点;可应用于许多特定场合，有很好的市场前景。文中讲述了该系统CODEC、片外RAM、ROM以及CPLD等与DSP的接口设计，语音识别运用的矢量量化、Mel倒谱参数、Viterbi等有关算法及其实际应用效果。
上传时间： 2013-10-28
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