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科技日报北京2022年1月26日电 （记者刘霞）据英国《新科学家》杂志网站24日报道，脸书母公司Meta正在建造世界上功能最强大的人工智能（AI）专用超级计算机，希望以非凡的计算能力开发AI模型，以研制出更好的语音识别工具，自动精准地翻译不同语言，并帮助构建其3D虚拟元宇宙。
中国科学院自动化研究所在语音识别研究中获进展（图）
中国科学院自动化研究所 语音识别 语音分离
2019/8/6
中国科学院自动化研究所智能交互团队在环境鲁棒性、轻量级建模、自适应能力以及端到端处理等几个方面进行持续攻关，在语音识别方面获新进展，相关成果将在全球语音学术会议INTERSPEECH2019发表。现有端到端语音识别系统难以有效利用外部文本语料中的语言学知识，针对这一问题，陶建华、易江燕、白烨等人提出采用知识迁移的方法，首先对大规模外部文本训练语言模型，然后将该语言模型中的知识迁移到端到端语音识别系...
基于发音特征的汉语声调建模方法及其在汉语语音识别中的应用
语音识别 声调建模 发音特征 阶层式多层感知机分类器
2014/4/17
发音特征表征了语音的发音方式信息，能够辅助传统的韵律特征改善声调建模的精度。在分析汉语声韵母发音特点的基础上，将发音方式划分为19类，并提出利用阶层式多层感知器计算语音信号属于各类的后验概率，作为发音特征。之后，将发音特征与传统的韵律特征一起用于声调建模。实验结果显示，加入发音特征后，在三种不同的建模方法下声调识别的准确率提升约5%。将声调模型融入大词表连续语音识别系统后，汉字错误率有了明显的下降
为提高语音识别系统的实时性，利用动态规划和并行计算思想，提出一种适用于嵌入式语音识别系统的DTW(动态时间规整)在线并行算法。通过分析标准DTW及其主要衍生算法，对DTW算法的数据结构进行改进以满足在线算法要求，在寻找最佳路径过程中动态连续地分配和释放内存或预先分配固定大小的内存，并将多个关键词的DTW计算分布到多个运算单元；最后汇总各运算单元的结果得到识别结果。实验表明，该算法比经典DTW降低了...
嵌入式语音识别的应用还是比较少，主要还是通过DSP实现，而且准确率还不是太高。提出一种基于FPGA和NiosII软核处理器的嵌入式语音识别系统的设计方案。系统以EP2C35 Cyclone II芯片和NiosII处理器为基础，采用软硬件结合的设计方式，共同完成语音识别的设计。系统结合改进的端点检测方法，提取线性预测倒谱系数（LPCC）的音频信号特征，采用IP核硬件实现动态时间规整（DTW）的识别算...
MP稀疏分解快速算法及其在语音识别中的应用
语音信号处理 稀疏分解 匹配追踪 语音识别
2010/1/12
提出一种新的基于Matching Pursuit（MP）的语音信号稀疏分解算法。在对语音信号稀疏分解中使用的过完备原子库进行划分的基础上，将内积运算转换成互相关运算，并结合语音信号与原子是实的特性，利用Fast Hartley Transform（FHT）快速实现互相关运算。从而比利用FFT实现基于MP的信号稀疏分解节省一半的存储空间，提高分解速度约24.8%。此外，应用改进后的算法对语音信号进行...
潜在语义分析在连续语音识别中的应用
潜在语义分析 N元文法 k均值聚类
2009/12/10
研究了潜在语义分析（LSA）理论及其在连续语音识别中应用的相关技术，在此基础上利用WSJ0文本语料库上构建LSA模型，并将其与3-gram模型进行插值组合，构建了包含语义信息的统计语言模型；同时为了进一步优化混合模型的性能，提出了基于密度函数初始化质心的k-means聚类算法对LSA模型的向量空间进行聚类。WSJ0语料库上的连续语音识别实验结果表明：LSA+3-gram混合模型能够使识别的词错误率...
母语与非母语语音识别声学建模
语音识别 非母语 模型融合
2010/4/23
为了兼容母语与非母语说话人之间的发音变化，提出一种新的声学模型建模方法。分析中国人受母语影响产生的英语发音变化，利用中国人英语发音数据库自适应得到语音模型，采用声学模型融合技术构建融合2种发音规律的识别模型。实验结果证明，中国人英语发音的语音识别率提高了13.4%，但标准英语的语音识别率仅下降1.1%。
汉语语音识别中基频特征的直接声学建模方法
隐条件随机场 汉语语音识别 声学模型
2009/11/19
提出了隐条件随机场对断续基音频率序列进行直接声学建模的方法，该方法针对汉语语音中基频值在清音段连续，浊音段断续的特点，根据隐条件随机场区别于隐马尔可夫模型的重要特性——无需对观察值采用统一的建模方式，直接对不连续基频值与连续谱特征观察值一起进行声学建模。大词汇语音库上的汉语带调音节分类实验表明，隐条件随机场下对断续基音频率序列的直接建模较使用清音段人工平滑基频特征的识别率有明显的提高，还给出了与不...
语音识别中结合进化计算与MDI 的HMM训练方法
最小差别信息 进化计算 隐含马尔柯夫模型 语音识别
2009/9/25
提出了将最小差别信息(MDI) 和进化计算( EC) 相结合引入到HMM的训练中去的方法. 各个模
型用个体来表示,个体的适应值采用模型的最小差别信息. 这样借助于进化计算全局搜索的特点,能克
服传统的MDI 局部搜索的不足,从而得到系统的全局最优解. 实验结果表明,该方法训练所得的系统识
别率高于传统的MDI 方法训练所得的系统.
基于小波特征和多类支持向量机的病态语音识别方法
病态语音识别 小波特征向量 一类支持向量机
2009/9/18
研究一种应用小波特征向量和多类支持向量机进行病态语音识别的方法，该方法基于连续小波变换提取语音特征向量，利用多类支持向量机进行病态语音分类。为了简化二分类支持向量机进行多类分类时所带来的计算复杂性，根据一类支持向量机分类思想提出一种多类分类算法。该算法能够使每一类样本都独立地获得一个决策函数，通过决策函数的最大值来判断样本所属的类。实验表明，在病态语音识别系统中，多类支持向量机与小波特征向量相结合...
语料资源缺乏的连续语音识别方法的研究
蒙古语 黏着语言 相似词分类
2009/9/9
由于少数民族语言有其本身的特点,不能简单的套用现有的连续语识别的方法.本文以蒙古语为例,研讨了声学和语言模型的建立,并在ATR连续语音识别器上实现了蒙古语的语音识别系统. 本文侧重于语言模型的建立，基于蒙古语黏着性语言特点,提出用相似词聚类方法建立多类N-gram模型. 实验结果显示,应用我们提出的语言模型,识别精度比用传统的词N-gram识别法提高了5.5\%
...
基于计算听觉场景分析和语者模型信息的语音识别鲁棒前端研究
鲁棒语音识别 因子最大矢量量化 语者识别
2009/9/8
传统抗噪算法无法解决人声背景下语音识别(Automatic speech recognition, ASR)系统的鲁棒性问题. 本文提出了一种基于计算听觉场景分析(Computational auditory scene analysis, CASA)和语者模型信息的混合语音分离系统. 该系统在CASA框架下, 利用语者模型信息和因子最大矢量量化(Factorial-max vector qu...
基于改进的隐马尔科夫模型的语音识别方法
隐马尔可夫模型 马尔可夫族模型 段长 语音识别
2009/8/31
针对隐马尔可夫(HMM)语音识别模型状态输出独立同分布等与语音实际特性不够协调的假设以及在使用段长信息时存在的缺陷，对隐马尔可夫模型进行改进，提出马尔可夫族模型。马尔可夫族模型可看作一个数学上由多个马尔可夫链构成的多重随机过程，HMM模型则是双重随机过程，因而，HMM模型可视为马尔可夫族模型的特例。马尔可夫族模型用条件独立性假设取代了HMM模型的独立性假设。相对条件独立性假设，独立性假设是过强假设...
Laguerre滤波器在抗噪语音识别特征提取中的应用
语音识别 特征提取 Laguerre滤波器
2009/7/24
为克服FIR滤波器存在的通阻带特性差、滤波器阶次高等缺点给语音识别系统带来的不利影响，采用Laguerre滤波器组代替过零峰值幅度特征提取中使用的FIR滤波器组进行前端处理。在仔细研究FIR滤波器参数确定方法的基础上，叙述了Laguerre滤波器原理及参数计算方法，并给出了计算结果。孤立词、非特定人语音识别实验结果表明，使用Laguerre滤波器不仅使识别系统抗噪性能优于使用FIR滤波器，而且滤波...