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  1. 谢锦辉 hmm及其在语音信号处理中的应用(英文材料)

  2. 本文简要讨论了在基于ＨＭＭ的连续语音识别系统中怎样选取基本语音单元的问题，介绍了在欧洲Ｐｏｌｙｇｌｏｔ课题下在法国ＬＩＮＳＩ－ＣＮＲＳ建立的基于上下文无关音素ＨＭＭ。然后，本文详细给出了利用左或右上下文相关音素ＨＭＭ，作者对上述系统改进后进行的连续语音识别，有用美国语音库ＤＡＲＰＡ－ＲＭ１，在不考虑句法信息时，我们获得了连续时词识别率大约３－１０个百分点的明显提高。实验是在法国ＬＩＭＳＩ－ＣＮＲＳ

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-10
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：wine616458621

  1. 基于HMM的语音识别技术在嵌入式系统中的应用

  2. 基于HMM的语音识别技术在嵌入式系统中的应用基于HMM的语音识别技术在嵌入式系统中的应用

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2010-01-07
    • 文件大小：71kb
    • 提供者：wuhaiyang626

  1. HMM在语音识别系统中的应用

  2. HMM在语音识别系统中的应用 大家看看有用不..

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-12-18
    • 文件大小：152kb
    • 提供者：wojiushishanqiu

  1. 语音识别技术 及应用

  2. 语音识别技术近年来得到了飞速的发展并且在越来越多的领域得到了广泛的应用。隐马尔可夫模型 （HMM）语音识别技术是一种基于训练数据提供的概率自动构造识别系统的技术，主要用于大量词汇的语音识别，而 且具有良好的识别性能和抗噪性能。因此，一般的语音识别系统都采用基于HMM的识别方法作为其基本算法。本文 列举了语音识别在教学中的应用示例来分析其基本算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-12
    • 文件大小：87kb
    • 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：5mb
    • 提供者：wangjunhui1984

  1. 马尔可夫模型在语音识别中的应用

  2. 马尔可夫模型在语音识别中的应用,时间序列结构 的建模能力． 本文首先深入浅出地介绍 了 HMM 的基本技术和一个基于 HMM 的孤立词语音 识 别 系统 的构成 方 法 ， 其 次 ， 基 于 HMM 尚存有 一 些缺 陷 。 造 成语 音 识别 能 力较 弱 ， 为此 本 文又进 一 步 阐述 了 语 音识 别 应用 中的几 种改 进 的 HMM 系统及 目前 的热 点方 法 —— HMM 与 ANN构 成 的混合 网络．

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-11-20
    • 文件大小：179kb
    • 提供者：meiyongpan

  1. 基于HMM的语音识别技术在嵌入式系统中的应用

  2. 基于HMM的语音识别技术在嵌入式系统中的应用

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2008-07-10
    • 文件大小：79kb
    • 提供者：zhujianwen_007

  1. HMM在语音识别系统中的应用

  2. 这篇论文主要讲了HMM在语音识别中的应用

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-11-30
    • 文件大小：181kb
    • 提供者：feifei408

  1. 语音识别 技术及应用

  2. 语音识别技术近年来得到了飞速的发展并且在越来越多的领域得到了广泛的应用。隐马尔可夫模型 (HMM)语音识别技术是一种基于训练数据提供的概率自动构造识别系统的技术，主要用于大量词汇的语音识别，而 且具有良好的识别性能和抗噪性能。因此，一般的语音识别系统都采用基于HMM的识别方法作为其基本算法。本文 列举了语音识别在教学中的应用示例来分析其基本算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-03-20
    • 文件大小：159kb
    • 提供者：joyce0331

  1. 语音识别系统关键技术研究

  2. 语音识别系统关键技术研究，介绍了语音识别的系统结构，讨论了语音信号分析方法，对语音特征提取进行了研究，同时对HMM算法进行了深入研究，最后还介绍了BP神经网络在语音识别中的应用。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-01
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：zuoph

  1. 孤立词语音识别系统的MATLAB实现

  2. HMM模型在语音孤立词识别中的应用，讲述模型的使用方法。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-03
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：xqhuang888

  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：280kb
    • 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：280kb
    • 提供者：tld12

  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：280kb
    • 提供者：lemonzx2008

  1. 基于HMM的语音识别技术在嵌入式系统中的应用

  2. 绍语音识别技术在嵌入式系统中的应用状况与发展，以及在嵌入式系统中使用HMM语音识别算法的优点，并对基于HMM语音识别技术的系统进行介绍。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-19
    • 文件大小：148kb
    • 提供者：weixin_38689191

  1. DSP中的孤立词语音识别系统设计与实现

  2. 0 引 言 　　在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）算法，该算法解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现最早、较为经典的一种算法。用于孤立词识别，该算法较现在比较流行的HMM算法在相同的环境条件下，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算法仍得到广泛的应用。本系统就采用了该算法。 　　1 系统概述 　　语音识别系统的典型实现方案如图1所示。输入的模拟语

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-23
    • 文件大小：299kb
    • 提供者：weixin_38636763

  1. 单片机与DSP中的孤立词语音识别系统的DSP实现

  2. 来源：现代电子技术 作者：何翔，刘大健 中国计量学院 　　引  言 　　在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用动态时间规整(Dynamic Time Warping，DTW)算法，该算法解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现最早、较为经典的一种算法。用于孤立词识别，该算法较现在比较流行的HMM算法在相同的环境条件下，识别效果相差不大，但HMM算法要复杂的多，这主要体现在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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-08
    • 文件大小：193kb
    • 提供者：weixin_38609247

  1. 嵌入式系统/ARM技术中的基于HMM的语音识别技术在嵌入式系统中的应用

  2. 摘要：介绍语音识别技术在嵌入式系统中的应用状况与发展，以及在嵌入式系统中使用HMM语音识别算法的优点，并对基于HMM语音识别技术的系统进行介绍。     关键词：SoC芯片 HMM 语音识别 嵌入式系统 语音识别ASR（Automatic Speech Recognition）系统的实用化研究是近十年语音识别研究的一个主要方向。近年来，消费类电子产品对低成本、高稳健性的语音识别片上系统的需求快速增加，语音识别系统大量地从实验室的PC平台转移到嵌入式设备中。 语音识别技术目前在嵌入式系统中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-13
    • 文件大小：110kb
    • 提供者：weixin_38659646

  1. 详解卷积神经网络（CNN）在语音识别中的应用

  2. 总结目前语音识别的发展现状，dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。2012年，微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN（FeedForwardDeepNeuralNetwork）引入到声学模型建模中，将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率，引领了DNN-HMM混合系统的风潮。长短时记忆网络（LSTM，LongShortTermMemory）可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构，这种网络能够对语音的长时相关性进行建模，从而提高

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：397kb
    • 提供者：weixin_38702726

  1. 详解卷积神经网络（CNN）在语音识别中的应用

  2. 总结目前语音识别的发展现状，dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。2012年，微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN（FeedForwardDeepNeuralNetwork）引入到声学模型建模中，将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率，引领了DNN-HMM混合系统的风潮。长短时记忆网络（LSTM，LongShortTermMemory）可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构，这种网络能够对语音的长时相关性进行建模，从而提高

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：397kb
    • 提供者：weixin_38730840
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