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  1. 语音识别基本原理(英文版)

  2. 本书面向工程技术人员、科技工作者、语言学家、编程人员。主要讲解有关现代语音识别系统的基本知识、思路和方法。本书共9章。分别为:1.语音识别原理;2.语音信号的产生、感知及声学语音学特征;3.用于语音识别的信号处理和分析方法;4.模式对照技术;5.语音识别系统的设计与实现结果;6.隐马尔可夫模型的理论与实践;7.基于连接词模型的语音识别;8.大词汇量连续语音识别;9.适合不同任务的自动语音识别应用。   本书既可供研究工作者借鉴,也可供研究生在学习有关语音信号数字处理课程时参考。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-11-28
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:siyujinglj
  1. 基于HMMSVM两级结构的汉语易混淆语音识别

  2. 基于HMM的汉语语音识别中,易混淆语音的识别率仍然不高.在分析HMM固有缺陷的基础上,本出一种使用SVM在HMM系统上进行二次识别来提高易混淆语音识别率的方法.通过引入置信度估计环节系统性能和效率.通过充分利用Viterbi解码获得的信息来构造新的分类特征,从而解决标准SVM难以处长数据的问题.详细探讨这种两级识别结构中置信度估计、分类特征提取和SVM识别器构造等问题.语音的结果显示,与采用HMM/SVM混合结构的模型相比,本文方法在对识别速度影响很小的情况下可以使有明显提高.这表明所提出的具
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-12-23
    • 文件大小:594944
    • 提供者:viviantena
  1. 非特定人语音指令识别系统的研究与实现

  2. 为了研究语音识别技术的实用化问题. 采用离散隐马尔可夫模型方法,基于单片微控制器加数字信号处理器(MCU +DSP)构架,实现了一个非特定人语音指令识别系统. 该系统适应性强,每个指令识别时间在1 s内,准确率达到96%.
  3. 所属分类:硬件开发

    • 发布日期:2010-01-11
    • 文件大小:352256
    • 提供者:delia1029
  1. 语音信号处理 赵力版

  2. 本书为赵力版的语音信号处理 语音信号处理基础知识、语音信号分析、矢量量化技术、隐马尔可夫模型、神经网络在语音信号处理中的应用、语音编码、语音合成、语音识别、说话人识别与语种辨识、语音转换与语音隐藏、语音信号中的情感...
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2010-12-27
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:huang880501
  1. 张德丰《MATLAB概率与数理统计分析》随书源码(M文件)

  2. 这是张德丰《MATLAB概率与数理统计分析》随书源码(M文件)。代码包括的内容有:概率分布计算及统计特征、数字特征计算、统计图绘制(盒状图、散度图等)、点估计和区间估计、假设检验、方差分析、曲线拟合、回归分析、因素分析、聚类分析、正交实验设计分析、多元方差分析、判别分析、隐马尔可夫模型建模与参数估计和在语音识别中的应用。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-02-05
    • 文件大小:32768
    • 提供者:mark_jz
  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HMM和ANN的语音识别方法

  2. 本文对现有的语音识别技术发展现状进行了分析,首先介绍了语 音识别的基本理论,包括语音信号的预处理、端点检测和特征提取。 在此基础上,介绍了三个有效语音识别特征参数—线性预测编码系数 LPC、线性预测倒谱系数LPCC和美尔频率倒谱系数MFCC的具体提 取方法,其次分别讨论了隐马尔可夫模型HMM和人工网络模型ANN 在语音识别中的具体应用,介绍了它们各自的模型训练与识别算法, 最后针对HMM具有很强的对时间归整能力和ANN具有很强的分类 能力,利用它们各自的优点把HMM和ANN结合起来,实验证明,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-04-18
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:virtualwolf
  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. 语音信号处理 胡航

  2. 本书系统地介绍了语音信号处理的基础、概念、原理、方法与应用,以及该学科领域取得的新进展,同时介绍了本门学科的背景知识、发展概况、研究现状、应用前景和发展趋势与方向。既着重基本理论、方法的阐述,又着重新方法和新技术。全书分3篇共17章,其中第1篇语音信号处理基础,包括第1章绪论,第2章语音信号处理的基础知识;第2篇语音信号分析,包括第3章至第9章,介绍语音信号的各种分析方法和技术,包括时域分析、短时傅里叶分析、同态滤波及倒谱分析、线性预测分析、矢量量化技术、隐马尔可夫模型技术以及语音检测分析;第
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-02-03
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:sdfk13
  1. 概率与数理统计分析

  2. 很好的书籍!这是张德丰《MATLAB概率与数理统计分析》。包括的内容有:概率分布计算及统计特征、数字特征计算、统计图绘制(盒状图、散度图等)、点估计和区间估计、假设检验、方差分析、曲线拟合、回归分析、因素分析、聚类分析、正交实验设计分析、多元方差分析、判别分析、隐马尔可夫模型建模与参数估计和在语音识别中的应用。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-10-31
    • 文件大小:16777216
    • 提供者:btwangxx
  1. LSTM及其在语音识别中的应用

  2. 经过几十年的研究与发展,语音识别建立了以隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,HMM)为基础的框架。近几年,在HMM基础上深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的应用大幅度提升了语音识别系统的性能。DNN将每一帧语音及其前后的几帧语音拼接在一起作为网络的输入,从而利用语音序列中上下文的信息。DNN中每次输入的帧数是固定的,不同的窗长对最终的识别结果会有影响。递归神经网络(Recurrent neural network,RNN)通过递归来挖掘序列中的
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2016-12-03
    • 文件大小:310272
    • 提供者:u014780546
  1. HMM的C语言实现

  2. 马尔可夫模型的概念是一个离散时域有限状态自动机,隐马尔可夫模型HMM是指这一马尔可夫模型的内部状态外界不可见,外界只能看到各个时刻的输出值。对语音识别系统,输出值通常就是从各个帧计算而得的声学特征。用HMM刻画语音信号需作出两个假设,一是内部状态的转移只与上一状态有关,另一是输出值只与当前状态(或当前的状态转移)有关,这两个假设大大降低了模型的复杂度。本文档用C语言实现隐马尔可夫链,作为语音识别技术的先导。
  3. 所属分类:编解码

    • 发布日期:2018-11-19
    • 文件大小:14336
    • 提供者:kingsbing
  1. 自然语言处理原理与技术实现(java)传错了大家别下

  2. 细介绍自然语言处理各主要领域的原理以Java 实现,包括中文分词、词性标注、依存句法分析等。其中详细介绍了中文分词和词性标注的过程及相关算法,如隐马尔可夫模型等。在自然语言处理的应用领域主要介绍了信息抽取、自动文摘、文本分类等领域的基本理论和实现过程,此外还有问答系统、语音识别等目前应用非常广泛的领域。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-02-26
    • 文件大小:248512512
    • 提供者:fine145
  1. LSTM及其在语音识别中的应用

  2. 经过几十年的研究与发展,语音识别建立了以隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,HMM)为基础的框架。近几年,在HMM基础上深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的应用大幅度提升了语音识别系统的性能。DNN将每一帧语音及其前后的几帧语音拼接在一起作为网络的输入,从而利用语音序列中上下文的信息。DNN中每次输入的帧数是固定的,不同的窗长对最终的识别结果会有影响。递归神经网络(Recurrent neural network,RNN)通过递归来挖掘序列中的上
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2020-02-27
    • 文件大小:286720
    • 提供者:weixin_42329419
  1. LSTM及其在语音识别中的应用

  2. 经过几十年的研究与发展,语音识别建立了以隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,HMM)为基础的框架。近几年,在HMM基础上深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的应用大幅度提升了语音识别系统的性能。DNN将每一帧语音及其前后的几帧语音拼接在一起作为网络的输入,从而利用语音序列中上下文的信息。DNN中每次输入的帧数是固定的,不同的窗长对最终的识别结果会有影响。递归神经网络(Recurrent neural network,RNN)通过递归来挖掘序列中的上
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2020-01-27
    • 文件大小:286720
    • 提供者:tld12
  1. 使用超声波的智能手机手势识别.pdf

  2. 利用超声波技术,在智能手机上实现手势识别功能。非常实用的一篇论文徐曾春,吴凯娇,胡平:使用超声波的智能手机手势识别 ()挥手向前 ()挥手向后 ()挥手向左 ()挥手向右 图不同的手势时频图 特征均为先靠近发射源,然后远离发射源,但是细节方 面咯有不同。 实现细节 系统流程 获得反射的超声波数据集 图为系统流程图。首先,通过话筒获取 最初,系统先获得手势运动的时间序列片段,此时 段时间序列,经过快速傅里叶()变换将此序列从时片段已经经过处理,结果如图所示。出于本实验 域信号转换为频域信号。接着搜
  3. 所属分类:Android

    • 发布日期:2019-10-15
    • 文件大小:946176
    • 提供者:xiaokala_2011
  1. LSTM及其在语音识别中的应用

  2. 经过几十年的研究与发展,语音识别建立了以隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,HMM)为基础的框架。近几年,在HMM基础上深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的应用大幅度提升了语音识别系统的性能。DNN将每一帧语音及其前后的几帧语音拼接在一起作为网络的输入,从而利用语音序列中上下文的信息。DNN中每次输入的帧数是固定的,不同的窗长对最终的识别结果会有影响。递归神经网络(Recurrent neural network,RNN)通过递归来挖掘序列中的上
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2020-07-20
    • 文件大小:286720
    • 提供者:lemonzx2008
  1. 隐马尔可夫模型与语音识别

  2. 文章目录前言隐马尔可夫(HMM)马尔可夫链隐马尔可夫HMM中的语音识别(孤立词)HMM 语音识别过程GMM总结参考文献 前言 隐马尔科夫链结合语言识别,在细节上,涉及到的知识挺多,没有一定的时间投入难以很好的去把握。这篇文章只想借着自己的一小段时间学习,从整体上,理一下HMM在ASR的应用过程,不想去探究其中的具体细节。文中的图片基本截取自参考文献中的内容。 隐马尔可夫(HMM) 马尔可夫链 马尔可夫链描述了当前状态与下一个状态的转换关系,如图中所示,天气有三种状态,晴天,阴天,下雨。 马尔可
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38750999
  1. 基于特征电话说话人子空间的说话人自适应语音识别方法

  2. 本征音子说话人自适应算法在自适应数据量充足时可以取得很好的自适应效果,但在自适应数据量不足时会出现严重的过拟合现象。首先引入基于隐马尔可夫模型-高斯混合模型(HMM-GMM)的语音识别系统中本征音子说话人自我的算法适应的基本原理。其次通过约会说话人子空间对不同说话人的本征音子矩阵间的相关性信息进行建模;然后通过估计说话人相关坐标矢量得到一种新的本征音子说话人子空间自适应算法。最后将本征音子说话人子空间自适应算法与传统说话人子空间自适应算法进行了对比。自适应算法比例,该算法在自适应数据量极少时能提
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:342016
    • 提供者:weixin_38738528
  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
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