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  1. 基于DTW和LVQ网络混合模型的语音识别方法

  2. 提出一种基于动态时间规整 DTW 和学习矢量量化 LVQ 神经网络的语音识别方法，该方法用动态时间规整算法先对语音信号进行时间规整 然后通过学习矢量量化神经网络进行语音的分类识别 首先介绍利用动态时间规整和学习矢量量化进行语音识别的基本方法 然后给出DTW/LVQ混合模型的系统结构和学习算法 最后给出三种语音识别算法的实验结果 大量实验表明 混合模型的识别率 皆明显高于单一的动态时间规整和学习矢量量化的识别率

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-12-23
    • 文件大小：253952
    • 提供者：viviantena

  1. 数字语音信号处理1111

  2. 前言 语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。同时，语言也是人与机器之间进行通信的重要工具，它是一种理想的人机通信方式，因而可为信息处理系统建立良好的人机交互环境，进一步推动计算机和其他智能机器的应用，提高社会的信息化程度。 语音信号处理是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。虽然从事这一领域研究的人员主要来

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2011-03-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：c429375860

  1. 基于DTW模型的语音识别

  2. 语音识别（Speech Recognition）是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。在课题中，通过采用DTW（Dynamic time warping, 动态时间伸缩）算法，对实现孤立词的识别进行了初步探讨和研究，实现了在MATLAB软件环境下孤立词语的语音识别，并针对DTW的主要特点及不足做出了总结。 DTW算法基于动态规划（DP）的思想，解决了孤立词发音长短不一的模板匹配问题。文中还针对动态规划的不足提出了改进。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-12
    • 文件大小：314368
    • 提供者：peiweifeng

  1. 语音识别技术文章.rar

  2. 第一部分 基本理论 第2章 听觉机理和汉语语音基础 2. 1 概述 2.2 听觉机理和心理 2.2.1 语音听觉器官的生理结构 2.2.2 语音听觉的心理 2.3 发音的生理机构与过程 2.4 汉语语音基本特性 2.4. 1 元音和辅音 2.4.2 声母和韵母 2.4.3 音调(字调) 2.4.4 音节(字)构成 2.4.5 汉语的波形特征 2.4.6 音的频谱特性 2.4.7 辅音的频谱特性 2.4.8 汉语语音的韵律特征 2.5 小结 参考文献 第3章 语音信号处理方法--时域处理 3.1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-12
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：wangjunhui1984

  1. 基于DTW模型的语音识别

  2. 基于DTW模型的语音识别语音识别（Speech Recognition）是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。在课题中，通过采用DTW（Dynamic time warping, 动态时间伸缩）算法，对实现孤立词的识别进行了初步探讨和研究，实现了在MATLAB软件环境下孤立词语的语音识别，并针对DTW的主要特点及不足做出了总结。 DTW算法基于动态规划（DP）的思想，解决了孤立词发音长短不一的模板匹配问题。文中还针对动态规划的不足提出了改进。

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2012-01-09
    • 文件大小：314368
    • 提供者：kaosheng001

  1. 基于DTW模型的孤立词语音识别算法实现研究

  2. 一篇中南大学的硕士论文，详细描述了DTW算法机理以及在ARMS3C2410平台上的具体实现步骤

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2012-02-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：zzr2012

  1. 基于DTW模型的孤立词语音识别算法实现研究

  2. 详细介绍了语音识别的现状，特别详细介绍了孤立词语音识别，并且着重介绍了DTW算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-04-12
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：bebetofu

  1. 基于DTW模型的孤立词语音识别算法实现研究

  2. 基于DTW模型的孤立词语音识别算法实现研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-09-30
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：xspapa02

  1. 基于DTW模型的语音识别

  2. DTW语音识别（Speech Recognition）是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2014-04-14
    • 文件大小：314368
    • 提供者：u014710179

  1. 语音识别的MATLAB实现

  2. 语音识别的MATLAB实现 声控小车结题报告 小组成员：关世勇 吴庆林 一、 项目要求： 声控小车是科大华为科技制作竞赛命题组的项目，其要求是编写一个语言识别程序并适当改装一个小型机动车，使之在一个预先不知道具体形状的跑道上完全由声控来完成行驶比赛。跑道上可以有坡面，坑， 障碍等多种不利条件，小车既要具有较快的速度，也要同时具有较强的灵活性，能够克服上述条件。 二、 项目分析： 由于小车只要求完成跑道上的声控行驶，所以我们可以使用简单的单音命令来操作，如“前”、“后”、“左”、“右”等。 由于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-03-03
    • 文件大小：567296
    • 提供者：u012130076

  1. DTWC语言编程实现博客配套代码

  2. 在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）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，用于孤立词识别。HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2018-10-26
    • 文件大小：11264
    • 提供者：yangming2466

  1. 基于DTW语音识别matlab代码

  2. 实验最终在MATLAB平台的基础上基本实现了0到9的特定人语音识别，识别率为100%，达到了预定的目的。基于DTW模型的语音识别简单的说就是通过MATLAB的程序段，将待识别的语音信号与数据库中的模板进行相似度对比，将相似度最高者最为识别结果输出，同时DTW的识别效率取决于参考模板的清晰度以及广泛度，如果能够建立一个范围庞大而且清晰的特定人语音库，将能够大大提高语音识别的效率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-05-24
    • 文件大小：618496
    • 提供者：wustdidi

  1. 采用FPGA语音识别系统电路设计.docx

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-05
    • 文件大小：167936
    • 提供者：weixin_38743602

  1. 采用FPGA语音识别系统电路设计

  2. 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。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-10
    • 文件大小：165888
    • 提供者：weixin_38720009

  1. 基于定点DSP的实时语音命令识别模块

  2. 本系统的目的是在廉价定点数字信号处理器（DSP）芯片上实现语音识别。在微机平台，一般采用隐含Markov模型（HMM）进行语音识别，该算法在识别阶段计算量较少，适应性强，但是需要大量的前期训练工作。由于DSP系统存储资源有限，计算速度也比较慢，大运算量的前期训练是无法在有限的DSP资源上独立完成的，因此系统采用了动态时间弯折算法（DTW），以解决模板匹配中时间不定长的问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-08
    • 文件大小：134144
    • 提供者：weixin_38627521

  1. 用于腹腔镜扶持器控制的特定人语音识别算法

  2. 提出了一种基于融合i-vector特征的长短时记忆(LSTM)循环神经网络模型,用于腹腔镜扶持器语音控制,在小训练样本下实现对特定医生语音中的短时、孤立词指令的识别。该模型以LSTM循环神经网络作为基础模型,以梅尔频率倒谱系数(MFCC)作为输入特征参数,将i-vector特征作为LSTM循环神经网络的深层输入信息,与神经网络中LSTM层后的深层特征信息进行拼接,达到参数融合的目的,实现对特定主刀医生语音指令的准确识别以及对非主刀医生语音指令的拒识别,为腹腔镜操作提供安全智能的语音识别方案。使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-22
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38623000