一种基于听觉模型的抗噪语音识别特征提取方法

提出了一种新的语音识别特征提取方法。该方法是建立在听觉模型的基础上,通过计算语音的上升过零率作为频率信息并通过非线性幅度加权相结合来获取语音特征。仿真实现了中小词汇量、孤立词的语音识别,得到了较好的实验结果,证明了此方法具有较强的抗噪声性能。     

基于ZCPA和DHMM的孤立词语音识别系统

介绍了用离散隐马尔可夫模型(DHMM)构造孤立词语音识别系统的过程,重点针对软件实现中的问题重新推导了Baum Welch算法的重估公式,引入一种抗噪性能很好的特征参数:过零率与峰值幅度特征,将该特征与DHMM结合用于孤立词识别系统。结果表明,此系统训练时收敛很快并且识别效果好。