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基于语音增强失真补偿的抗噪声语音识别技术
被引量：
3
1
作者
丁沛
曹志刚
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2004年第5期64-69,共6页
本文提出了一种基于语音增强失真补偿的抗噪声语音识别算法。在前端 ,语音增强有效地抑制背景噪声 ;语音增强带来的频谱失真和剩余噪声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...
本文提出了一种基于语音增强失真补偿的抗噪声语音识别算法。在前端 ,语音增强有效地抑制背景噪声 ;语音增强带来的频谱失真和剩余噪声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 ,此算法能够在非常宽的信噪比范围内显著的提高语音识别系统在噪声环境下的识别精度 ,在低信噪比情况下的效果尤其明显 ,如对 - 5dB的白噪声 ,相对于基线识别器 ,该算法可使误识率下降 6 7 4 %
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关键词
计算机应用
中文信息处理
语音增强
倒谱均值归一化
并行模型合并
语音识别
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职称材料
题名
基于语音增强失真补偿的抗噪声语音识别技术
被引量：
3
1
作者
丁沛
曹志刚
机构
清华大学电子工程系微波与数字通信国家重点实验室
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2004年第5期64-69,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目 (6 0 0 72 0 11)
文摘
本文提出了一种基于语音增强失真补偿的抗噪声语音识别算法。在前端 ,语音增强有效地抑制背景噪声 ;语音增强带来的频谱失真和剩余噪声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 ,此算法能够在非常宽的信噪比范围内显著的提高语音识别系统在噪声环境下的识别精度 ,在低信噪比情况下的效果尤其明显 ,如对 - 5dB的白噪声 ,相对于基线识别器 ,该算法可使误识率下降 6 7 4 %
关键词
计算机应用
中文信息处理
语音增强
倒谱均值归一化
并行模型合并
语音识别
Keywords
computer application
Chinese information processing
speech enhancement
cepstral mean normalization
parallel model combination
speech recognition
分类号
TN912.3 [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
基于语音增强失真补偿的抗噪声语音识别技术
丁沛
曹志刚
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2004
3
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