| 融合语音增强与后续补偿的抗噪声语音识别方法 |
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| 引用本文： | 丁沛,曹志刚.融合语音增强与后续补偿的抗噪声语音识别方法[J].清华大学学报(自然科学版),2003,43(7):919-922. |
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| 作者姓名： | 丁沛 曹志刚 |
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| 作者单位： | 清华大学,电子工程系,微波与数字通信国家重点实验室,北京,100084 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60072011);清华大学创新基金项目 |
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| 摘 要： | 为了提高基于隐含Markov模型的语音识别系统在噪声环境中的稳健性,研究了一种融合语音增强与后续补偿的抗噪声语音识别方法.在前端,语音增强有效地抑制背景噪声,从而提高了输入信号的信噪比.语音增强后的剩余噪声以及语音失真是对语音识别不利的因素,其影响将通过识别阶段的并行模型合并或特征提取阶段的倒谱均值归一化得到补偿.实验结果表明,此方法能够显著地提高语音识别系统在噪声环境中,特别是低信噪比条件下的识别精度,如对-5 dB的自噪声,该方法可将识别精度从11.7%提高至71.0%.
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| 关 键 词： | 语音信号处理 语音增强 倒谱均值归一化 并行模型合并 |
| 文章编号： | 1000-0054(2003)07-0919-04 |
| 修稿时间： | 2002年6月5日 |
Method combining speech enhancement with compensation for robust speech recognition |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | speech signal processing speech enhancement cepstral mean normalization p arallel model combination |
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