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采用特征空间随机映射的鲁棒性语音识别
被引量：
5
1
作者
周阿转
俞一彪
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第7期2070-2073,2081,共5页
针对语音识别性能受噪声干扰而显著降低的问题,提出一种采用特征空间随机映射(RP)的鲁棒性语音语音识别方法,并应用于汽车驾驶环境下的语音识别系统。首先,将原始语音特征参数采用随机矩阵线性映射到新的特征空间,使新的特征参数以最大...
针对语音识别性能受噪声干扰而显著降低的问题,提出一种采用特征空间随机映射(RP)的鲁棒性语音语音识别方法,并应用于汽车驾驶环境下的语音识别系统。首先,将原始语音特征参数采用随机矩阵线性映射到新的特征空间,使新的特征参数以最大概率保持原始特征之间距离的同时更加接近于高斯分布;然后训练隐马尔可夫模型(HMM),测试时结合多数投票表决方法对初始模式匹配结果进行判决并得到最终语音识别结果。采用日本情报处理学会车载环境下语音识别数据库CENSREC-2进行实验分析,结果表明,随机映射特征使得汽车驾驶环境下的语音识别性能有了很大改善。
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关键词
语音识别
随机映射
多数投票表决
CENSREC-2
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职称材料
题名
采用特征空间随机映射的鲁棒性语音识别
被引量：
5
1
作者
周阿转
俞一彪
机构
苏州大学语音技术研究室
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第7期2070-2073,2081,共5页
文摘
针对语音识别性能受噪声干扰而显著降低的问题,提出一种采用特征空间随机映射(RP)的鲁棒性语音语音识别方法,并应用于汽车驾驶环境下的语音识别系统。首先,将原始语音特征参数采用随机矩阵线性映射到新的特征空间,使新的特征参数以最大概率保持原始特征之间距离的同时更加接近于高斯分布;然后训练隐马尔可夫模型(HMM),测试时结合多数投票表决方法对初始模式匹配结果进行判决并得到最终语音识别结果。采用日本情报处理学会车载环境下语音识别数据库CENSREC-2进行实验分析,结果表明,随机映射特征使得汽车驾驶环境下的语音识别性能有了很大改善。
关键词
语音识别
随机映射
多数投票表决
CENSREC-2
Keywords
speech recognition
Random Projection（RP）
majority voting
CENSREC-2
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用特征空间随机映射的鲁棒性语音识别
周阿转
俞一彪
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012
5
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