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改进型重复Wiener滤波/PUM模型——实现抗噪连续语音识别
被引量：
2
1
作者
林劼
Ji Ming
刘玓
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第11期41-44,79,共5页
众所周知,抗噪问题是现在语音识别研究中的重点。文章描述了一种新的抗噪语音识别方法,即通过改进型重复Wiener滤波结合后验概率联合模型PUM(PosteriorUnionModel)[3]实现在噪声环境下连续字语音识别的方法。这种方法先采用改进型重复Wi...
众所周知,抗噪问题是现在语音识别研究中的重点。文章描述了一种新的抗噪语音识别方法,即通过改进型重复Wiener滤波结合后验概率联合模型PUM(PosteriorUnionModel)[3]实现在噪声环境下连续字语音识别的方法。这种方法先采用改进型重复Wiener滤波器对语音信号进行语音增强预处理,消除已知噪声,为PUM模型提供只有局部频带被噪声污染的语音信号,再利用PUM模型进行抗噪语音识别。试验表明在各种不同的噪声环境下新方法有更高的平均识别率。
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关键词
重复
WIENER
滤波
PUM模型
抗噪语音识别
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职称材料
题名
改进型重复Wiener滤波/PUM模型——实现抗噪连续语音识别
被引量：
2
1
作者
林劼
Ji Ming
刘玓
机构
电子科技
大学
计算机
科学
与工程学院
英国贝尔法斯特女王大学计算机科学系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第11期41-44,79,共5页
文摘
众所周知,抗噪问题是现在语音识别研究中的重点。文章描述了一种新的抗噪语音识别方法,即通过改进型重复Wiener滤波结合后验概率联合模型PUM(PosteriorUnionModel)[3]实现在噪声环境下连续字语音识别的方法。这种方法先采用改进型重复Wiener滤波器对语音信号进行语音增强预处理,消除已知噪声,为PUM模型提供只有局部频带被噪声污染的语音信号,再利用PUM模型进行抗噪语音识别。试验表明在各种不同的噪声环境下新方法有更高的平均识别率。
关键词
重复
WIENER
滤波
PUM模型
抗噪语音识别
Keywords
Iterative Wiener Filters,PUM,robust speech recognition
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进型重复Wiener滤波/PUM模型——实现抗噪连续语音识别
林劼
Ji Ming
刘玓
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006
2
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