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在说话人识别中,有效语音数据的选择是一个重要的预处理环节.常用的数据选择方法根据能量信息的强弱对有效数据进行提取,但在实际情况中能量的高低与语音数据并无必然联系.本文在对传统方法进行分析比较的同时引入语言学知识,提出基于辅音信息的有效数据选择方法.该方法通过对活动语音检测结果中音素识别结果进行分析,保留所有元音,对辅音进行筛选,去除无益于说话人识别的干扰辅音音素,从而实现对有效语 音数据的选取.实验表明,应用该方法得到的说话人识别结果,明显优于传统的基于能量的数据选择算法,如基于G.723.1标准的活动语音检测算法和近期提出的基于交叉熵顺序统计滤波的端点检测算法. 相似文献
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为提高噪声环境下语音端点检测的准确性,提出一种基于Mel倒谱距离顺序统计滤波的端点检测算法.该算法首先提取每帧语音信号的Mel频率倒谱系数,以前16帧估算背景噪声,计算每帧语音与背景噪声的倒谱距离;然后将当前帧前后相继若干帧的倒谱距离,经过一组顺序统计滤波器得到加权倒谱距离;最后根据各帧加权倒谱距离对输入语音进行分类.在TIMIT语音库上的实验结果表明,该方法在白噪声、粉噪声、汽车噪声和战斗机噪声等噪声环境下,均能得到理想的端点检测结果,且在低信噪比时依然有效. 相似文献
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为提高噪声环境下语音端点检测的准确性,提出一种基于Mel倒谱距离顺序统计滤波的端点检测算法.该算法首先提取每帧语音信号的Mel频率倒谱系数,以前16帧估算背景噪声,计算每帧语音与背景噪声的倒谱距离;然后将当前帧前后相继若干帧的倒谱距离,经过一组顺序统计滤波器得到加权倒谱距离;最后根据各帧加权倒谱距离对输入语音进行分类.在TIMIT语音库上的实验结果表明,该方法在白噪声、粉噪声、汽车噪声和战斗机噪声等噪声环境下,均能得到理想的端点检测结果,且在低信噪比时依然有效. 相似文献
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语音识别系统需要大量有标注训练数据,在低数据资源条件下的识别性能往往不理想.针对数据匮乏问题,本文先研究子空间高斯混合声学模型通过参数共享减少待估计的参数规模,并使用基于最大互信息准则的区分型训练技术提高识别精度;而后在特征层面应用基于深度神经网络的Bottleneck特征来达到特征提取和降维的目的;最后将上述研究成果结合并构建了低资源条件下的语音识别系统.在国际标准的OpenKWS 2013数据库上的实验结果表明,本文的技术能够有效改善低资源条件下的系统识别性能,相比基线系统有12%左右的词错误率降低. 相似文献
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语音识别系统需要大量有标注训练数据,在低数据资源条件下的识别性能往往不理想.针对数据匮乏问题,本文先研究子空间高斯混合声学模型通过参数共享减少待估计的参数规模,并使用基于最大互信息准则的区分型训练技术提高识别精度;而后在特征层面应用基于深度神经网络的Bottleneck特征来达到特征提取和降维的目的;最后将上述研究成果结合并构建了低资源条件下的语音识别系统.在国际标准的Open KWS 2013数据库上的实验结果表明,本文的技术能够有效改善低资源条件下的系统识别性能,相比基线系统有12%左右的词错误率降低. 相似文献
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介绍一个航班预定口语对话系统的设计与实现,该系统允许用户通过普通话进行航班信息查询与预定.重点介绍口语对话系统中的口语语言理解.为了克服语音识别引入的识别错误导致语义理解错误的问题,提出基于词混淆网络的两阶段中文口语语言理解方法:首先从词混淆网络中选择N元文法作为分类特征,进行主题分类,并通过语义分类模型解析获取对应的语义树结构;然后利用基于规则的语义槽填充器抽取相应的语义槽属性-值.该方法是数据驱动的,训练数据的标记比较容易.实验在汉语航班预定领域进行,结果表明,在语音识别字错误率很高的情况下,该方法比传统的基于语法规则的语言理解方法更加鲁棒,在语义理解正确率方面有明显改善. 相似文献
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介绍一个航班预定口语对话系统的设计与实现, 该系统允许用户通过普通话进行航班信息查询与预定.重点介绍口语对话系统中的口语语言理解.为了克服语音识别引入的识别错误导致语义理解错误的问题, 提出基于词混淆网络的两阶段中文口语语言理解方法:首先从词混淆网络中选择N元文法作为分类特征, 进行主题分类, 并通过语义分类模型解析获取对应的语义树结构;然后利用基于规则的语义槽填充器抽取相应的语义槽属性-值.该方法是数据驱动的, 训练数据的标记比较容易.实验在汉语航班预定领域进行, 结果表明, 在语音识别字错误率很高的情况下, 该方法比传统的基于语法规则的语言理解方法更加鲁棒, 在语义理解正确率方面有明显改善. 相似文献
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