基于CDHMM／SONN混合模型的带噪语音识别
基于DHMM的语音识别算法及DSP实现
基于DHMM的语音识别算法及DSP实现陈兵;尹曼【摘要】针对非特定人孤立词的快速高精度语音识别问题，在分析语音信号特征和离散隐形马尔科夫模型（ DHMM）原理的基础上，提出了一种基于DHMM快速语音识别算法。
算法首先对语音信号进行预处理和端点检测以提取有用信号，进而完成语音特征参数提取和矢量量化，最后采用DHMM模型利用Viterbi搜索算法实现语音识别；在训练阶段需要完成码本设计和DHMM模型参数的生成；采用ADI公司Blackfin系列BF533芯片对识别算法进行DSP实现。
理论分析和仿真结果表明，在日常环境条件下算法的识别正确率达97�5％，且DSP运行时间小于10 ms。
%The paper focuses on the fast and high⁃accuracy speech recognition of speaker⁃independent isolated words.Based on an analysis of the characteristics of speech signal and the principles of Discrete Hidden Markov Model( DHMM) ,a fast speech recognition algorithm using DHMM is presented.Firstly,the useful speech signals are separated from the background noise by using preprocessing and endpointdetection.Secondly,speech feature parameters are extracted and vector quantized.Finally,speech recognition is realized by using Viterbi search algorithm based on DHMM parameters.During the training phase,the codebook design and generation of DHMM parameters are completed.The algorithm is DSP implemented by using the BF533 chip of Analog Devices Inc.Theoretical analysis and simulations show that the recognition accuracy is as high as 97.5% under daily environment conditions and its DSP runtime is less than 10 ms.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2015(000)008【总页数】5页(P35-38,86)【关键词】非特定人;语音识别;隐形马尔科夫模型;DSP实现【作者】陈兵;尹曼【作者单位】中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北石家庄050081;中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北石家庄050081【正文语种】中文【中图分类】TN971.+l0 引言语音识别技术是信息技术领域的重要发展方向，非特定人孤立词识别是其一个具有广泛应用背景的分支，在工业控制、智能对话查询系统、语音拨号系统、智能家电、声控点歌系统及声控智能玩具等领域有着重要的应用价值。
基于MD-CGAN去噪和BF特征增强的语音情感识别算法
基于MD-CGAN去噪和BF特征增强的语音情感识别算法基于MD-CGAN去噪和BF特征增强的语音情感识别算法摘要：语音情感识别一直是人工智能研究领域的重点之一，它在识别社交媒体中用户情感等方面具有广泛的应用。
但语音情感识别面临的最大难题之一是信噪比低的语音数据的使用。
本文提出了一种基于多目标深度卷积生成对抗网络（MD-CGAN）去噪和Beam Forming（BF）特征增强的语音情感识别算法。
该算法首先使用MD-CGAN模型去除语音信号中的噪声，然后应用BF技术进一步增强特征，最后使用支持向量机（SVM）分类器对语音情感进行识别。
实验结果表明，本文提出的算法在去噪和特征增强方面取得了优越的效果，其准确度高于传统的语音情感识别算法。
关键词：语音情感识别；MD-CGAN；去噪；Beam Forming；特征增强；支持向量机1. 前言语音情感识别技术是指通过对语音信号的分析、处理和识别，来判断说话者语音中所表现的情感。
随着人机交互技术的不断发展，语音情感识别被广泛应用于社交媒体、手机语音助手和自动客服等领域。
然而，实际应用中，由于环境噪声等因素的影响，语音信号常常呈现出低信噪比（SNR~10dB）的情况，从而降低了语音情感识别的准确性和稳定性。
2. 相关工作现有的语音情感识别算法主要包括基于高斯混合模型（GMM）、基于支持向量机（SVM）和深度神经网络（DNN）的方法。
其中，DNN方法具有较高的识别准确度，但在低信噪比下的效果较差。
为此，针对信噪比低的语音数据，许多学者提出了各种去噪算法，如基于小波变换的去噪算法和基于深度学习的去噪算法。
同时，由于信号增强可以提高语音信号的质量，从而提高语音情感识别的识别率和稳定性，因此也有很多学者提出了增强算法，如Beam Forming（BF）算法和卷积神经网络（CNN）等算法。
3. 算法设计本文主要采用基于多目标深度卷积生成对抗网络（MD-CGAN）去噪和Beam Forming（BF）特征增强的语音情感识别算法。
语音识别中的多模态数据融合方法
语音识别是多模态数据融合的重要应用领域之一。
在语音识别中，我们通常使用单一的音频信号进行语音检测和文本转换，然而这种方法存在一些问题，例如环境噪声、口音和语速的变化等。
为了提高语音识别的准确性和鲁棒性，我们需要融合多模态数据，包括音频、唇形、视线等视觉信息。
多模态数据融合的方法主要包括以下几种：1. 特征融合：这种方法将不同模态的数据提取出相似的特征，然后将这些特征进行合并或组合，以提高识别的准确性。
例如，音频特征可以包括MFCC（梅尔频率倒谱系数）和时频域特征，而视觉特征可以包括唇形和视线信息。
这些特征可以通过人工合成或者机器学习方法自动提取。
2. 决策融合：这种方法将不同模态的数据进行分类或聚类，然后将各个分类或聚类的结果进行合并，以得到最终的识别结果。
这种方法通常适用于多分类问题，可以通过投票、加权投票等方法进行决策融合。
3. 深度学习模型融合：这种方法利用深度学习模型对不同模态的数据进行建模和预测，然后将各个模型的预测结果进行融合。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
这些模型可以对音频和视觉信息进行联合建模，从而提高识别的准确性和鲁棒性。
在多模态数据融合中，如何选择合适的数据融合方法取决于数据的性质和任务的需求。
例如，对于简单的语音识别任务，特征融合可能就足够了；而对于复杂的场景，如语音识别与面部表情识别结合的任务，决策融合或深度学习模型融合可能更为合适。
在实践中，我们还需要考虑如何处理数据不平衡问题。
由于不同的模态数据可能存在不平衡的情况，我们需要采用一些方法来平衡各个模态数据的影响力，例如使用权重平均法、加权投票法等。
此外，我们还需要考虑如何处理噪声干扰和异常值等问题，以提高识别的准确性和鲁棒性。
总之，多模态数据融合是一种有效的提高语音识别准确性和鲁棒性的方法。
通过特征融合、决策融合或深度学习模型融合等手段，我们可以将不同模态的数据进行有效的联合建模和预测，从而进一步提高语音识别的性能。
一种基于调制谱特征的带噪语音识别方法
&%’
!
语音信号的调制谱理论及提取方法
调制谱是反映语音谱分量随时间变化规律的特征量 ! 本节
将根据干扰与语音信号在调制信息中不同的反映 ! 提取调制信 息中有效的语音成分 ! 并对其归一化处理后作为语音信号的特 征用于语音识别 ! 从而达到提高语音识别识别系统抗噪性的目 的"
!$%
调制谱的原理
语音信号的调制谱 ! $! !" % 的定义如下 &
噪声环境下的语音识别算法研究
噪声环境下的语音识别算法研究随着智能语音技术的快速发展，语音识别技术已经成为了人工智能领域的一个重要研究方向。
然而在实际应用场景中，噪声环境对语音识别算法的影响是一个关键的挑战。
噪声环境下的语音识别算法研究成为了当前研究的热点之一。
噪声环境下的语音识别算法研究具有重要的意义。
在实际生活中，人们经常需要在各种不同的噪声环境下进行语音交流，比如在嘈杂的街道上进行电话交流，或者在工厂车间中进行语音指挥等。
在这些情况下，对于语音识别算法的要求就变得更为苛刻，因此提高在噪声环境下的语音识别能力对于提高语音交流的效率和准确率具有重要意义。
噪声环境下的语音识别算法研究对于提升人工智能技术的实际应用价值也具有重要意义。
在实际应用中，噪声环境是不可避免的，因此如何克服噪声对语音识别算法的影响，提高语音识别的准确率和鲁棒性成为了当前研究的重要课题。
目前，噪声环境下的语音识别算法研究主要集中在以下几个方面：一是噪声抑制算法的研究；二是特征提取算法的研究；三是模型训练和优化算法的研究。
噪声抑制算法的研究是噪声环境下语音识别算法研究的重点之一。
经典的噪声抑制算法主要包括基于频谱减法的算法、基于时域滤波的算法、基于频域滤波的算法等。
这些算法主要通过对语音信号的频谱和时域特性进行分析和处理，以提高语音信号在噪声环境中的可辨识性。
近年来，深度学习算法在噪声抑制领域也取得了很大的突破，比如基于卷积神经网络的噪声抑制算法、基于循环神经网络的噪声抑制算法等都取得了很好的效果。
特征提取算法的砠究是噪声环境下语音识别算法研究的另一个重要方向。
在噪声环境中，语音信号受到了严重的干扰，其频谱特性发生了较大的变化，因此如何提取出对噪声不敏感的语音特征成为了一个关键问题。
在特征提取算法的研究中，倒谱系数的使用、声学模型的优化和深度学习算法的应用成为了研究的热点。
模型训练和优化算法的研究是噪声环境下语音识别算法研究的第三个重要方面。
在噪声环境下，传统的语音识别模型往往会受到较大的影响，因此如何通过模型训练和优化算法来提高模型的鲁棒性成为了一个非常重要的课题。
语音识别深度学习模型
语音识别深度学习模型第一部分语音识别深度学习模型概述 (2)第二部分语音识别技术发展历程 (4)第三部分深度学习在语音识别中的应用 (8)第四部分主流语音识别深度学习模型介绍 (11)第五部分语音识别深度学习模型的构建过程 (15)第六部分语音识别深度学习模型的训练方法 (18)第七部分语音识别深度学习模型的优化策略 (21)第八部分语音识别深度学习模型的应用前景 (25)第一部分语音识别深度学习模型概述语音识别深度学习模型概述随着人工智能技术的不断发展，深度学习已经成为了语音识别领域的研究热点。
深度学习模型在语音识别任务中取得了显著的性能提升，为实际应用提供了强大的支持。
本文将对语音识别深度学习模型进行概述，包括其基本原理、关键技术和应用领域。
一、基本原理深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习方法，通过多层次的神经网络对数据进行自动学习和抽象表示。
在语音识别任务中，深度学习模型通常采用深度神经网络（DNN）结构，包括多个隐藏层和一个输出层。
输入层接收原始语音信号的特征向量，通过隐藏层的非线性变换和逐层抽象表示，最终在输出层得到识别结果。
二、关键技术1.卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种特殊的深度学习模型，广泛应用于图像识别和语音识别任务。
在语音识别中，CNN 可以有效地提取局部特征，减少参数量，提高模型的泛化能力。
常见的 CNN 结构有多层感知机（MLP）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。
2.长短时记忆网络（LSTM）长短时记忆网络是一种具有长短时记忆能力的循环神经网络（RNN），可以有效地处理序列数据。
在语音识别中，LSTM 可以捕捉语音信号的时序信息，提高模型的识别性能。
为了进一步提高 LSTM 的性能，研究者提出了多种改进方法，如双向 LSTM、门控 LSTM 和注意力机制等。
3.注意力机制注意力机制是一种模拟人类注意力分配机制的方法，可以帮助模型在处理序列数据时关注重要的部分。
基于高斯混合模型的音频鉴别技术研究
基于高斯混合模型的音频鉴别技术研究音频鉴别技术是一种将不同音频文件进行比较和识别的方法，广泛应用于语音识别、音频盗版判定、歌曲鉴别等领域。
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种常用的音频鉴别技术算法，本文将介绍基于高斯混合模型的音频鉴别技术研究。
一、高斯混合模型简介高斯混合模型是一种基于统计的模型，用于描述观测数据的分布。
它是由多个高斯分布组合而成的。
每一个高斯分布都代表了数据的一种模式，而每一个高斯分布的系数表示了该模式在总体中所占的比例。
在音频鉴别技术中，高斯混合模型被用于建模该音频文件所特征的声学参数。
一个音频文件中的声学特征一般使用MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）提取。
经过处理后，每个音频可以转化为具有多个维度的向量。
这些向量被认为是由多个高斯分布组成的，每个高斯分布与部分向量最为相似，称为一组高斯分布。
二、基于高斯混合模型的音频鉴别技术流程基于高斯混合模型的音频鉴别技术一般包括以下步骤：1.数据预处理：对原始音频进行预处理，包括分段、去噪、裁剪等。
2.特征提取：使用MFCC方法从每个分段中提取出具有多个维度的向量，此向量代表了音频的声学特征。
3.高斯混合模型的建立：使用训练数据集训练出高斯混合模型，并获取每一个高斯分布的参数，包括方差和均值等。
4.声学特征分类：使用高斯混合模型对音频文件的声学特征进行分类，即将该特征归为某一个高斯分布中。
5.音频鉴别：将该音频文件的所有声学特征进行分类后，统计每个高斯分布最为相似的声学参数，判断该音频属于哪一类。
三、高斯混合模型的优缺点优点：1.能够解决一个声音混合多种声音的情况。
2.高斯混合模型能够使用EM算法对数据进行自主学习，降低人工干预的需求。
3.具有良好的通用性和可重用性，适用于不同领域的音频识别问题。
缺点：1.拟合时间较长，需要大量数据进行训练。
2.容易过拟合，对数据的异常值较为敏感。
基于HMM／SOFMNN混合模型的语音识别
【 键词 】 音 识 别 ； 关 语 隐马 尔可 夫 模 型 ； 自组 织 特征 映射 神 经 网络
ＨＭＭ 方 法 现 已成 为 语 音 识 别 的 主 流 技 术 ， 目前 大 多 数 大 词 汇 量 、
其 中， 得 注 意 的是 邻 域 函 数 （和学 习步 长 叩￡的参 数 选 择 问题 ， 值 ￡ ） （ ）
连续 语 音 的非 特 定 人 语 音 识 别 系 统 都 是基 于 ＨＭＭ 模 型 的 。但 是 语 音 它 们 都 应 随着 时 间 ｔ 变 化 。 在 这 里 ７ ）的 变 化 关 系 取 为 ７ ｔ ７ 而 ／０ ／（＝／ ） 。 识 别 系 统 对 背 景 噪声 十 分 敏 感 ， ＭＭ 模 型 经 常 训 练 用 倒 谱 系 数 表 示 Ｈ ｆ一 １其中 Ｔ为总迭代次数，为现时刻 迭代次数， 取 ０ 。 ， １ ｔ 叩 。 ． ２ 的语 音 模 型 。 而 ， 声 通 常 在 波 形 中 或 在线 性 频 谱 中才 是 加 性 的 ， 然 噪 所 、 』 ／
１ 隐马 尔 可 夫 模 型 ．
用Ｎ ＨＭＭ 表 示 ，其 能 量 均 值 用 Ｎ 表示 ；而 纯净 语 音 的 Ｈ Ｅ ＭＭ 模 型 用
Ｈ ＭＭ 的 基 本模 型 是 Ｍａｋｖ链 ， 的 输 出 观 察 值 是 根 据 每 个状 态 ｃ ＨＭＭ 表 示 ， 能 量 均 值 用 Ｓ ｒｏ 它 Ｄ 其 Ｅ表 示 。 对 应 的 输 出 概 率 函 数 产 生 的随 机 变 量 ｘ。 它 的 基 本 参 数 如 下 ： ＝Ｄ ， ０ ｆ 将 描 述 纯 净 语 音 的混 合 高斯 概率 密 Ｃ ＭＭ 、 述 噪 声 的单 高斯 ＤＨ 描
可用 中 表 示 。 ＤＨ 均 为 便 于 表 示 ， 用 记 号 中＝ＡＢⅡ） 描 述 整 个 ＨＭＭ 模 型 ， 时 也 的输 入 点 。 而 每 一 个 Ｃ ＭＭ 的 输 入 点 ， 有 描 述 不 同 噪声 模 型 的 数 使 （ ，， 来 有 据 点 与 之 相 对 应 。 将 训 练 出的 模 型 作 为 语 音 识 别 系 统 中 的 参 考模 板 ， 给 定 观 察 序 列 ０ （ Ｄ＾Ｄ ＝Ｄ ， ２， 和模 型 中＝Ａ，， 的情 况 下 ， 算 观 对 不 同信 噪 比条 件 下 的语 音 进行 识 别 。 （ ＢＨ） 计
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
提取语 音特征参 数是语 音识别技 术 中的重要 步骤． 在语 音识别 系统 中 ， 常常面 临识 别环境 与训练 环境 不匹配 的问题 ， 而使得 提取的语音 特 征含 有 不利 于识 别 目的 的干扰 因素． 噪声 干扰 和语 音 速 率变 化 从 如
等， 如果 这些干扰不 能在语音 特征 中得到有 效 的抑 制 ， 将会 降低语音 识别 的正确率 ［ ． １ ］ 现实生 活中 的语音不 可避 免地要受 到周 围环境 的影 响． 强 的背景噪声如 机械 噪声 、 他人 的语 音等 很 其 均会严重影 响语音信号 的质量 ； 此外 ， 传输 系统本身也 会 产生各 种 噪声 ， 因此在 接受 端 的信 号 为带 噪语音 信号 ． 了提 高在噪声 环境下 的稳定性 ， ］为 本文 采用小 波频 带 阈值 去 噪 ， 去 噪后 的系 数转 换 为倒谱 域 中 将 Ｍｅ 参数 ， ｌ 突出信号特 征． 高音 马尔 可夫模 型 （ ｄ ｅ ｒ ｏ ｄ ｌＨＭＭ） 提 Ｈｉｄ ｎＭａｋ ｖＭｏ ｅ， 对于语 音加性 白噪声 的鲁 棒性 ， 目前语 音识别 技术发展 过程 中急需解决 的主要 问题之一 ［ ． 是 ３ ＨＭＭ 模 型经常训 练用倒谱 系数 表示 ］ 的语音模型 ， 就是说 语音模 型是在频 域 内取 对数建 立起 来 的． 而 ， 也 然 噪声 通 常在 波形 中或 在线 性谱 域 中
齐 爱 学 ， 阿临 侯
（． １ 滨州 学院 物理 与电子科学 系 ， 山东 滨州 ２ ６ ０ ； ５ ６ ３ ２ 长春工 业大学 计算 机科学 与工程 学院 ， ． 吉林 长春 １ ０ １ ） ３ ０ ２ 摘 要 ： 用小波 变换 对含噪语 音信 号进行特征 提取 ， 利 结合 隐马 尔可 夫和 人 工神 经 网络 混合
才是加 性 的 ， 以 ， 所 采用 在语音 中直接 加人 加 性 噪声来 训 练 ＨＭＭ 的方法 ， 低信 噪 比情 况 下 ， 果 并不 在 效 是很好 Ｉ 利用 自组 织神经 网络较 强的分类 决策 能力 ， － ． 本文 利用小 波变换对 带噪语音 信号特 征提取 的基础 上 ， 合隐 马尔 可夫模 型和 自组 织神经 网络对语 音识别 系统 中的特 征 向量 进行 进一 步 分类 、 别 的方法 ， 结 识
第 一 作 者简 介 ： 爱 学 （ ９４ ）女 ， 东邹 平 人 ， 师 ， 要从 事 语 言 识 别 研究 ． 齐 １７ 一 ， 山 讲 主
维普资讯
３ ６
滨 州学 院学 报
第 ２ 卷 ２
其 中 ａ为尺度 因子 ， 映一个特 定基 函数 的窗度 ； 反 ｂ为平移 因子 ， 指基 函数沿 ｔ 的平移位 置． 轴
信号 厂 ￡ ∈Ｌ （ 的连续 小波变换 为 （） Ｒ）
１ ｒ 。 。 ．—— Ｌ
， ， 一 厂￡ ．￡ 一 ／＇ｌ 厂￡ （ ） （ ６ （（ ， ６） —ｌ （ 口） ） （ ＞ ＴＴ ＿ Ｚ ）
Ｖ Ｉ Ｉ ａ 一 “
Hale Waihona Puke 由此可见 ， 基小波提供 了一个 时频窗 ， 当检测 到高频信号 时（ ａ值较 ｔ ， ｂ） 时间窗会变 窄 ， 提供 较高 的频
提高 了抗噪性 能 ， 识别率 高于传统 的 ＨＭＭ 模 型．
１ 小 波变 换 的基 本 原 理
小 波变换是 当前应用数 学 中一个 迅速 发展 的领域 ， 分析 和处理非平稳 信号 的一种有 力工具 ， 是 它是一 种信号 的时间一尺度 分析 方法 ， 具有 多分辨 率 的特 点 ， 有效 地从 信号 中提 取信 息 ， 能 信号 经过 小 波变换 可
小波 频带 阈值 去噪算法 的原理是 ［ ： ５ 用初始段 纯噪声 的基 函数 分解 系数 估计 出噪音 的基 函数 分解 系 ］ 数 阈值． 法如下 ： 算 （ ）对原始语 音数据做 小波变换 ， １ 分为 Ｎ个 频带． （）认 为原始 数据前 ０ １Ｓ对应 的数 据是 纯 噪 音数 据 ， 据这 些 数 据 给 出 Ｎ 个 频 带 噪音 最 大 值 的 ２ ． 根 估 计
以分成不 同的子带 ， 不 同子 带 内的小波 系数 进行 统计分 析 ， 以获得语音 和噪声 的分布特 征［ ． 对 可 ２ ］ 基本小 波是母小 波 （） ￡通过“ 缩” 平移 ” 伸 和“ 因子生成 的
）＝ ＝ ＝ （ ） 口 ６ Ｒ， ，∈
收 稿 日期 ： ０ ６—０ ２０ ９—１ Ｏ
率分辨率 ， 以检测信号快 速变化 的瞬态部分 ． 于低 频信息 （ 可 对 ａ值较大 ）时 间窗会变宽 ， ， 提供较 高的时间
分辨率 ， 跟踪语 音信号 中缓 慢变 化的共振 峰． 来 这给频率 分析提 供 了很大 的灵活性 ， 在分 析语 音时 ， 利于 有 在低频部 分和高频 部分得 到不 同 的分 辨率．
维普资讯
第 ２ 卷第 ６期 ２
Ｖ０ ． ２， ．６ １ ２ Ｎｏ
滨州 学院学报
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｉ ｚ ｏ ｉｅ ｓｔ ｏ ｒ ａ ｆＢ ｎ ｈ ｕ Ｕｎｖ ｒ ｉ ｙ
２０ 年 １ ０６ ２月
Ｄｅ ．， ０ ｃ ２ ０６
基于 Ｃ ＤＨＭＭ／ ＯＮＮ 混合 模型 的 Ｓ 带噪 语 音识别
模 型进行识 别 的方法 ， 一步反 映语 音 信 号 的动 态特性 、 强 抗干扰 能力 、 高识 别 率． 进 增 提 实验 证
明， 该模 型适合 于对噪声 背景下 的语 音进行 识别 ， 同传统 的 ＨＭＭ 模 型相 比 ， 具有 更好 的抗噪 鲁 棒性， 在信 噪 比较低 情况 下 ， 识别 率比传统 的 ＨＭＭ 模型 有明显提 高．