检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：王明五邑大学

学位级别：硕士

传统的嵌入式语音识别解决方案大多采用单片机或者DSP实现。随着可编程逻辑技术的发展,出现了基于SOPC(可编程片上系统)的新的设计思想：以下载到FPGA的软核CPU为系统控制模块,并可运用FPGA逻辑单元实现语音处理与识别,从而达到高速语... 详细信息

传统的嵌入式语音识别解决方案大多采用单片机或者DSP实现。随着可编程逻辑技术的发展,出现了基于SOPC(可编程片上系统)的新的设计思想：以下载到FPGA的软核CPU为系统控制模块,并可运用FPGA逻辑单元实现语音处理与识别,从而达到高速语音识别。它设计方式灵活,设计小巧、成本低、可靠性高,由于具备软、硬件在系统可编程的功能,因此非常有利于系统的移植和升级。本文分析了Altera公司的SOPC集成开发环境以及DE2-70开发套件,研究了系统级设计工具SOPC Builder的设计流程,重点对语音识别算法流程进行了详细的分析,在研究了Nios 11软核处理器的结构、性能和Avalon总线规范的基础上,针对系统设计需求,构建出以NiosⅡ软核为核心的微处理器系统,完成了基于NiosⅡ软核的软件编程和调试,用C语言实现了基于分段概率模型的语音识别算法,包括语音的采集与输入、端点检测、特征参数的提取与存取、识别算法的实现和识别结果的处理等。本文主要研究内容包括以下几个方面： ***2-70 SOPC硬件平台和QuartusⅡ开发软件的使用;2.基于SOPC和分段概率模型语音识别系统的软硬件设计;3.语音特征的提取方法及其软件实现;4.分段概率统计模型的建立和识别算法的软件实现;5.系统的全面测试与评估。

关键词： SOPC 软核 DE2-70 NiosⅡ 分段概率模型语音识别

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电动出租车日充电负荷估算方法

引用

电力系统自动化 2014年第10期38卷 55-60页

作者：李亚芬黄梅张维戈北京交通大学电气工程学院北京市100044

相较于传统燃油出租车,电动出租车具有无尾气排放、无噪音污染、运行成本低等优点,已在多个城市试点使用。电动出租车规模化发展后,其充电功率需求将相应提高并对电网产生一定影响。文中从出租车的运行模式和行驶特性出发,考虑换班制、... 详细信息

相较于传统燃油出租车,电动出租车具有无尾气排放、无噪音污染、运行成本低等优点,已在多个城市试点使用。电动出租车规模化发展后,其充电功率需求将相应提高并对电网产生一定影响。文中从出租车的运行模式和行驶特性出发,考虑换班制、用餐、夜间运行等对出租车充电开始时刻和日行驶里程的影响,分析对比了出租车与私家车的充电行为,并由此建立了出租车日充电负荷的分段概率估算模型,采用蒙特卡洛仿真方法求得电动出租车的日充电负荷。根据深圳市出租车的充电运营数据,采用充电负荷的分段概率估算模型估算出租车充电负荷并与实际负荷对比,结果表明该建模方法具有可信性。

关键词：电动出租车充电负荷建模蒙特卡洛方法分段概率模型

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规模化区域电动乘用车负荷估算研究

规模化区域电动乘用车负荷估算研究

引用

作者：李亚芬北京交通大学

学位级别：硕士

随着电动汽车技术及其充电设施的不断成熟,电动汽车将越来越广泛地应用于人们的日常生活之中,在电动汽车规模化发展之后,电动汽车庞大的充电负荷将成为电网负荷的重要组成部分。为了保证电网能够较好地满足规模化发展的电动汽车充电需求... 详细信息

随着电动汽车技术及其充电设施的不断成熟,电动汽车将越来越广泛地应用于人们的日常生活之中,在电动汽车规模化发展之后,电动汽车庞大的充电负荷将成为电网负荷的重要组成部分。为了保证电网能够较好地满足规模化发展的电动汽车充电需求,同时避免和减小电动汽车充电对电网正常运行造成不良影响,有必要对区域电动乘用车的充电负荷估算方法进行研究,以满足电动乘用车有序充电控制和能量管理相关研究的需要。电动汽车充电站是电动汽车产业的重要支撑系统,虽然目前电动汽车还处于示范运营阶段,但在其广泛的应用前景下,需要科学合理地对充电站进行规划配置。本文分析燃油出租车和燃油私家车的出行特征,假定电动汽车替代燃油车不会影响电动汽车用户的出行特征,得到电动乘用车的充电特征,结果表明,电动私家车与电动出租车在充电开始时刻和行驶里程方面具有不同的分布规律。针对电动出租车充电特征的随机性,采用基于概率模型的统计学建模方法,建立电动出租车日充电负荷的分段概率估算模型,用蒙特卡罗仿真方法求得电动出租车的日充电负荷。根据南方某城市出租车的充电运营数据,采用充电负荷的分段概率估算模型得到出租车日充电负荷并与实际负荷对比,结果表明,该建模方法具有可信性。研究电动乘用车充电负荷估算方法,并根据南方某城市2015年和2020年电动乘用车发展状况估算规模化区域电动乘用车的日充电负荷,结果表明,到2020年,电动乘用车充电负荷占南方某城市电网中负荷的比例不大。在分析电动汽车充电行为的基础上,基于排队论理论建立充电设施服务系统排队模型,以充电设施服务系统总费用最小为目标函数建立充电设施费用最优模型,得到最优充电设施配置,并分析站内充电设施配置对充电负荷的影响。

关键词：电动出租车出行特性充电特征充电负荷分段概率模型优化配置排队论

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基于数字信号处理器的伺服运动语音控制技术

基于数字信号处理器的伺服运动语音控制技术

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作者：李久胜冉树成姜成国浦剑涛史庚苏哈尔滨工业大学

本成果的核心技术是语音识别技术,它是语言信息处理研究的一个重要内容,有着广泛的应用领域。本课题的研究目标是设计并实现一个基于数字信号处理器(DSP)的伺服运动的语音控制系统。本课题研制出的这种基于DSP汉语语音识别系统,其识别... 详细信息

标准号: hg06002513

本成果的核心技术是语音识别技术,它是语言信息处理研究的一个重要内容,有着广泛的应用领域。本课题的研究目标是设计并实现一个基于数字信号处理器(DSP)的伺服运动的语音控制系统。本课题研制出的这种基于DSP汉语语音识别系统,其识别率和实时性将能够满足一般嵌入式语音识别的要求,从而为研制更复杂、实用的嵌入式语音识别系统奠定了基础。这将有力促进语音控制类高科技产品,如语音控制机器人的迅速发展,从而推动我市高科技产业的发展,进而带来巨大的经济效益。

关键词：数字信号处理器汉语孤立词语音识别分段概率模型

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基于状态驻留时间的汉语语音分段概率模型

引用

清华大学学报（自然科学版） 2000年第1期40卷 87-90页

作者：贾宾朱小燕罗予频胡东成清华大学自动化系计算机科学与技术系北京100084

为了解决分段概率模型 (SPM)因缺少对时间信息描述而带来的建模精度低的问题 ,提出了状态驻留分段概率模型 (SDSPM)。SDSPM中包含了用伽玛分布表示的状态驻留概率 ,以刻划语音的时间特征。此驻留概率相当于隐马尔可夫模型 (HMM)中的状... 详细信息

为了解决分段概率模型 (SPM)因缺少对时间信息描述而带来的建模精度低的问题 ,提出了状态驻留分段概率模型 (SDSPM)。SDSPM中包含了用伽玛分布表示的状态驻留概率 ,以刻划语音的时间特征。此驻留概率相当于隐马尔可夫模型 (HMM)中的状态转移概率 ,但使 SDSPM描述语音时间特征的能力强于 HMM。SDSPM既改善了 SPM的模型性能 ,同时又避免了 HMM的计算复杂度问题。测试实验证明了 SDSPM模型在汉语语音识别中的有效性。

关键词：汉语语音识别分段概率模型 HMM 状态驻留时间

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基于DSP的伺服运动语音控制的研究

基于DSP的伺服运动语音控制的研究

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作者：浦剑涛哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

该课题在数字信号处理器(DSP)上实现了这一想法.该系统主要分为语音识别系统和伺服控制系统两个部分,并在闻亭公司TMS320LC549评估板中实现.在语音识别系统设计中,采用了适应于汉语语音特点的分段概率模型SPM,并将传统的SVQ-SPM模型简化... 详细信息

该课题在数字信号处理器(DSP)上实现了这一想法.该系统主要分为语音识别系统和伺服控制系统两个部分,并在闻亭公司TMS320LC549评估板中实现.在语音识别系统设计中,采用了适应于汉语语音特点的分段概率模型SPM,并将传统的SVQ-SPM模型简化为VQ-SPM模型,实现了特定人的孤立词语音识别功能;利用百特定人的矢量量化码本,和分段概率语音模型的自适应能力,在PC机上实现了语音识别系统的在线自适应训练,从而大大提高了系统的识别率和适用性;系统同时采用BQ矢量量化技术实现了说话人的确认的功能,可以有效的限制说话人的权限;另外,还尝试利用该技术,并现简单的关键词检出功能,实验结果表明该方法是可行的.

关键词：数字信号处理器语音控制二进制矢量量化分段概率模型语音识别

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语音识别的声学建模及其应用研究

语音识别的声学建模及其应用研究

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作者：贾宾清华大学

学位级别：博士

该文的研究工作主要集中于语音识别的声学建模方向、语音确认方向以及汉语声调识别方向:声学建模方向:1.提出改进型连续分段概率模型(MSPM).提出半国宫续分段概率模型2.(SCSPM).半连续段概率模型的核心是所有状态共享同一套高斯函数. 3... 详细信息

该文的研究工作主要集中于语音识别的声学建模方向、语音确认方向以及汉语声调识别方向:声学建模方向:1.提出改进型连续分段概率模型(MSPM).提出半国宫续分段概率模型2.(SCSPM).半连续段概率模型的核心是所有状态共享同一套高斯函数. 3.提出精确的无溢出Baum-Welch训练算法.语音确认方向:提出基于MSPM的语音确认方法.汉语声调识别方向:提出基于频率成分轨迹的汉语声调识别方法. 汉语语音识别研究平台: 设计实现了\"汉语音识别研究平台\".

关键词：语音识别声学模型语音确认分段概率模型集成模型

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基于ADSP-2186和CDD-SPM算法的语音识别控制模块的研究和实现

基于ADSP-2186和CDD-SPM算法的语音识别控制模块的研究和实现

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作者：宋国栋北京航空航天大学

学位级别：硕士

该文以理论联系实际为出发点,研究如何将语音识别的理论应用于工程设计.该文对语音识别的基础理论进行了探讨.其中主要包括语音信号产生的数学模型,语音信号短时分析及常用特征参数计算,同态信号处理在语音信号处理中的应用,线性预测编... 详细信息

该文以理论联系实际为出发点,研究如何将语音识别的理论应用于工程设计.该文对语音识别的基础理论进行了探讨.其中主要包括语音信号产生的数学模型,语音信号短时分析及常用特征参数计算,同态信号处理在语音信号处理中的应用,线性预测编码(LPC)及提取线性预测倒谱(LP-CEP)参数的算法.另外,对基于隐含马尔可夫模型(HMM)的语音识别算法进行了较为详细的讨论.出于实际应用的目的,该项研究采用了一种简化模型,即连续距离密度分段概率模型(CDD-SPM).这种模型的计算量远小于连续隐马尔可夫模型,而能获得相近的效果.

关键词：语音识别语音信号处理线性预测编码隐马尔可夫模型连续距离密度分段概率模型

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连续距离密度的分段概率模型CDD-SPM

连续距离密度的分段概率模型CDD-SPM

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第三届全国人机语音通讯学术会议

作者：郑方杨红波吴文虎方棣棠清华大学计算机系清华大学计算机系清华大学计算机系清华大学计算机系

本文提出了一种新的非特定人语音识别方法——连续距离密度的分段概率模型 (CDD-SPM)。使用这种模型,其计算量大大低于连续隐式马尔可夫模型(CHMM),而性能与之相差无几;这种模型避免了分段概率模型(SPM)中的矢量量化所带来的量化误差。... 详细信息

本文提出了一种新的非特定人语音识别方法——连续距离密度的分段概率模型 (CDD-SPM)。使用这种模型,其计算量大大低于连续隐式马尔可夫模型(CHMM),而性能与之相差无几;这种模型避免了分段概率模型(SPM)中的矢量量化所带来的量化误差。这是一种介乎连续隐马尔可夫模型(CHMM)和离散的隐马尔可夫模型(DHMM)之间的模型。

关键词：连续距离密度分段概率模型

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声韵分割与声母识别的研究

声韵分割与声母识别的研究

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作者：何振武上海交通大学

学位级别：硕士

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