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基于融合特征ADRMFCC的语音识别方法
被引量：
1
1
作者
朵琳
马建
+1 位作者
韦贵香
唐剑
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2024年第4期943-950,共8页
针对在复杂噪声环境下语音识别准确率低和鲁棒性差的问题,提出一种基于增减残差Mel倒谱融合特征的语音识别方法.该方法首先利用增减分量法筛选关键语音特征,然后将其映射到Mel域-残差域空间坐标系中生成增减残差Mel倒谱系数,最后将这些...
针对在复杂噪声环境下语音识别准确率低和鲁棒性差的问题,提出一种基于增减残差Mel倒谱融合特征的语音识别方法.该方法首先利用增减分量法筛选关键语音特征,然后将其映射到Mel域-残差域空间坐标系中生成增减残差Mel倒谱系数,最后将这些融合特征用于训练端到端模型.实验结果表明,该方法在不同噪声类型和信噪比条件下均显著提高了语音识别准确率及性能,在-5 dB低信噪比条件下,语音识别准确率达73.13%,而在其他噪声条件下的平均语音识别准确率达88.67%,充分证明了该方法的有效性和鲁棒性.
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关键词
语音识别
残差mel倒谱系数
特征筛选
增减分量法
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职称材料
题名
基于融合特征ADRMFCC的语音识别方法
被引量：
1
1
作者
朵琳
马建
韦贵香
唐剑
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2024年第4期943-950,共8页
基金
国家自然科学基金(批准号:61962032)。
文摘
针对在复杂噪声环境下语音识别准确率低和鲁棒性差的问题,提出一种基于增减残差Mel倒谱融合特征的语音识别方法.该方法首先利用增减分量法筛选关键语音特征,然后将其映射到Mel域-残差域空间坐标系中生成增减残差Mel倒谱系数,最后将这些融合特征用于训练端到端模型.实验结果表明,该方法在不同噪声类型和信噪比条件下均显著提高了语音识别准确率及性能,在-5 dB低信噪比条件下,语音识别准确率达73.13%,而在其他噪声条件下的平均语音识别准确率达88.67%,充分证明了该方法的有效性和鲁棒性.
关键词
语音识别
残差mel倒谱系数
特征筛选
增减分量法
Keywords
speech recognition
residual
mel
cepstral coefficient
feature screening
increase and decrease component method
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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
基于融合特征ADRMFCC的语音识别方法
朵琳
马建
韦贵香
唐剑
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2024
1
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职称材料
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