中南大学陈明义教授研究：孤立词语音识别与编码技术详解

孤立词语音识别技术是现代信息技术领域的重要分支，特别是在中南大学电子信息处理技术的研究中占据显著位置。本文着重探讨了2013年9月由陈明义教授及其团队在中南大学信息科学与工程学院电子信息工程系开展的相关研究。 研究方向一：语音信号处理。该方向深入研究了变阶线性预测编解码模型，包括冲击串发生器、白噪声发生器以及变阶自适应线性预测滤波器等技术。这些技术在语音编码中起到关键作用，如CA-CELP语音编码器采用信道最优矢量量化技术和LBG算法，提高了编码器对信道噪声的抗干扰能力。同时，SC-VR-CELP语音编解码器涉及多个关键技术，如语音激活检测、帧分类和自适应搜索，对于语音通信平台的性能优化至关重要。 孤立词语音识别作为研究方向二的焦点，强调了前端预处理技术的重要性，例如噪声抑制的端点检测算法和MEL频率倒谱系数特征参数提取，这些都是提高识别准确性和鲁棒性的基础。整体路径约束(DTW)算法，即改进的DTW算法(ADTW)，在此起到了核心作用，通过有效匹配声学模板，提升了识别率。 此外，研究还涵盖了特定说话人识别，利用VQ技术设计说话人确认阈值，以及基于模板库和专家知识的测度识别。在识别流程中，预处理、特征提取后的模板匹配、距离测量和判决等步骤被细致地考虑，以确保最终的语音识别效果。 语音合成技术部分探讨了波形合成、参数合成和规则合成等多种方法，并结合语音情感分析、合成与识别，甚至情感分离，这在构建情感智能语音应用时显得尤为重要。为了评价语音质量和情感表达，研究还涵盖了主观评估如MOS、时域、频域和语谱图，以及客观评估标准如MNB2、E-MODL和PESQ。 视音频信号处理技术同样备受关注，研究涵盖数字音频嵌入与解嵌、视频信号数字化、音频信号数字化以及自动增益控制等方面。例如，开发模拟视频数字化系统和FPGA接口SDRAM视频存储方案，以及针对数字视频信号转换和帧同步的数字视频系统。 中南大学的电子信息处理技术研究在孤立词语音识别、语音编码与解码、语音合成和情感分析、视音频信号处理等多个方面取得了深入进展，为实际应用提供了强大的技术支持。