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题名基于隐马尔可夫模型和聚类的英语语音识别混合算法
被引量：14
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作者
朱祥
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机构
杨凌职业技术学院文理分院
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出处
《计算机测量与控制》
2020年第5期175-179,共5页
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基金
杨凌职业技术学院人文社科研究基金项目(GJ19100)。
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文摘
与单词相比,具有大量特征数据和复杂发音变化的英语语音在隐马尔可夫模型(HMM)中存在更多问题,例如维特比算法的复杂度计算和高斯混合模型中的概率分布问题;为了实现基于HMM和聚类的独立于说话人的英语语音识别系统,提出了用于降低语音特征参数维数的分段均值算法、聚类交叉分组算法和HMM分组算法的组合形式;实验结果表明,与单个HMM模型相比,该算法不仅提高了英语语音的识别率近3%,而且提高系统的识别速度20.1%。
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关键词
英语语音识别
隐马尔科夫模型
聚类
特征数据
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Keywords
English sentence recognition
hidden Markov model
clustering
feature data
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分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于深度机器学习的英语语音识别研究
被引量：3
- 2
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作者
陈晓红
滕华
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机构
广州南洋理工职业学院外国语学院
西华师范大学计算机学院
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出处
《贵阳学院学报（自然科学版）》
2021年第3期1-4,33,共5页
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基金
广州南洋理工职业学院2019年度校级“创新强校工程”(项目编号:NY-2019CQJGYB-19)
四川省科技厅项目“基于大数据的互联网+居家养老综合智能服务平台”(项目编号:2018GFW0151)。
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文摘
为了提高英语语音识别性能,采用深度机器学习算法用于语音识别。设置合理的帧采样频率获得英语语音信号,然后通过线性预测系数(LPC)获得表示该语音信号的特征参数,并生成语音特征向量,接着采用卷积神经网络(CNN)算法对语音特征进行训练,设置卷积核尺寸和语音识别准确率阈值,通过多次运算获得稳定的英语语音识别模型。差异化设置帧采样频率和卷积核尺寸,验证不同参数下的LPC+CNN算法的语音识别准确率性能,获得合适的帧采样频率和卷积核尺寸,通过和常用语音识别算法对比,经过了LPC优化的CNN算法英语语音识别准确率更高,且收敛快。
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关键词
英语语音识别
深度学习
卷积神经网络
线性预测系数
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Keywords
English speech recognition
Deep learning
Convolutional neural network
Linear prediction coefficient
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分类号
H311
[语言文字—英语]
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
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题名嵌入式英语语音识别控制系统研究
被引量：1
- 3
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作者
潘丽鹏
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机构
咸阳师范学院外国语学院
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出处
《微型电脑应用》
2021年第6期73-75,共3页
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基金
咸阳师范学院校级科研项目(XSYK20001)
咸阳师范学院青年骨干教师培养项目(XSYGG202004)。
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文摘
语音识别控制是智能机械设备的核心技术之一,设计了一种嵌入式英语语音识别控制系统。通过隐马尔可夫模型实现了英语语音识别功能,同时,基于WTV180芯片强化了语音信号的处理能力。系统测试结果表明,所设计的系统具有十分精准的英语语音识别能力和较强的智能机械设备控制能力,适于广泛推广应用。
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关键词
英语语音识别
控制系统
隐马尔可夫模型
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Keywords
English speech recognition
control system
hidden Markovian model
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分类号
TP391.8
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名嵌入式实时英语语音识别系统的设计与研究
被引量：13
- 4
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作者
周晓武
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机构
宝鸡文理学院外语系
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出处
《电子设计工程》
2017年第8期187-190,共4页
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基金
2015年宝鸡文理学院校级重点项目(ZK15068)
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文摘
针对本次英语语音识别系统的设计之中,应用嵌入式技术,可以应用嵌入式DSP语音芯片,以连续隐含马尔可夫模型为基本识别框架,优化设计英语语音识别系统。结果证实,设计出基于嵌入式的实时英语语音识别系统,可以在实际应用中实时识别出不同的英语语音,而且也能够提升系统在应用中对于英语语音的识别率,提升29.0%,对于英语语音的识别速度也快,发挥积极应用效益。研究结论表明,设计嵌入式的实时英语语音识别系统,具有可行性,不仅可以提升系统识别英语语音的速度,也发挥积极的应用效益,可以在实践中推广该系统设计方法。
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关键词
语音识别
实时英语语音识别系统
嵌入式设计
设计语音系统
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Keywords
speech recognition
real time English speech recognition system
embedded design
design speech system
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分类号
TN99
[电子电信—信号与信息处理]
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题名嵌入式英语语音识别系统误差自动检测方法研究
被引量：11
- 5
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作者
梁慧
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机构
荆州职业技术学院
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出处
《自动化与仪器仪表》
2019年第9期55-58,共4页
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基金
荆州职业技术学院教改专项2018年课题:信息化背景下高职学生公共英语自主学习模式研究(No.Jzitjxy-16)
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文摘
为了提高嵌入式英语语音识别系统发音误差自动检测能力,提出基于时频分析和关联信息熵特征提取的嵌入式英语语音识别系统发音误差自动检测方法。采用时频特征分解方法进行嵌入式英语语音识别系统英语发音信号的降噪处理,对降噪输出的英语发音信号进行特征分解和关联维特征配准,结合小波多层重构方法进行语音信号的重组,提取英语发音信号的关联信息熵特征,根据提取的语音信号的关联信息熵特征进行自动匹配,实现对嵌入式英语语音识别系统误差的自动识别。仿真结果表明,采用该方法进行嵌入式英语语音识别系统发音误差自动检测的准确性较好,对语音信号的分辨能力较好,提高了嵌入式英语语音识别系统的发音误差的检测性能。
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关键词
嵌入式英语语音识别系统
声调
自动检测
特征提取
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Keywords
embedded English speech recognition system
tone
automatic detection
feature extraction
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分类号
H311
[语言文字—英语]
TN912.34
[电子电信—通信与信息系统]
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题名一种基于河南方音的英语语音学习系统
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作者
李楠
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机构
河南师范大学外国语学院
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出处
《安阳师范学院学报》
2015年第4期114-117,共4页
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基金
教育部人文社科项目"基于词汇坐标的英语语料库检索平台研究"(12YJC740062)
教育部人文社科项目"基于语料库的中国学习者英语搭配认知模式研究"(12YJC740088)
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文摘
在评价现有的语音学习软件的基础上,结合河南英语语音教学的需求,提出了建立语音学习系统的模型与基本方法,并尝试结合以河南方音为背景的学生来形成相应诊断,进而提升其英语语音学习水平。
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关键词
方音背景
非本族语的英语语音识别
机助语音学习系统
二语语音习得
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分类号
G434
[文化科学—教育学]
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