本文關(guān)鍵詞：基于子帶譜熵的二階CMN語音識別魯棒性研究

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【摘要】：在自動語音識別系統(tǒng)(ASR)中魯棒性是一個至關(guān)重要的問題,為了抑制訓(xùn)練和測試環(huán)境的失配,降低背景噪聲和信道傳輸對語音信號的影響,文章提出了一種基于子帶譜熵的二階CMN語音識別算法。該算法利用子帶譜熵在低信噪比下對語音信號進(jìn)行端點(diǎn)檢測具有較高穩(wěn)健性的特點(diǎn),將帶噪語音分割為背景噪聲段和語音信號段,為抑制噪聲和信道對語音識別系統(tǒng)的干擾,采用在不同的區(qū)間去除各自的倒譜平均值來實(shí)現(xiàn)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法克服了傳統(tǒng)CMN算法不能處理環(huán)境噪聲及傳輸信道對語音信號所產(chǎn)生的非線性畸變的缺點(diǎn),有效提高了語音識別系統(tǒng)的魯棒性。
【作者單位】： 池州學(xué)院數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院;安徽大學(xué)計(jì)算智能與信號處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：安徽高校省級優(yōu)秀青年人才基金項(xiàng)目(2011SQRL162) 池州學(xué)院自然科學(xué)科研項(xiàng)目(2010ZR010)
【分類號】：TN912.34
【正文快照】： 1引言在安靜的實(shí)驗(yàn)環(huán)境下,語音識別系統(tǒng)已經(jīng)達(dá)到了很高的識別水平,但在真實(shí)環(huán)境下,總是伴有噪聲和信道的干擾。因此,必然會引起系統(tǒng)性能的下降[1-3]。為了改善語音識別系統(tǒng)的魯棒性,Atal提出在句子中減去長時的倒譜均值的方法以去除信道的影響,將每一幀信號的倒譜系數(shù)都減去畸

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