本文關(guān)鍵詞：基于模型自適應(yīng)的聲效魯棒性語音識別算法

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【摘要】：針對聲音效果變化引起的語音聲學特性的改變,提出基于聲學模型自適應(yīng)的方法。分析了正常模式下訓(xùn)練的聲學模型在識別其他聲效模式下語音的表現(xiàn);根據(jù)隨機段模型的模型特性,將最大似然線性回歸方法引入到隨機段模型系統(tǒng)中,并利用自適應(yīng)后的聲學模型來識別對應(yīng)的聲效模式下的語音。在"863-test"測試集上進行的漢語連續(xù)語音識別實驗顯示,正常模式下訓(xùn)練的聲學模型識別其他四種聲效模式下的語音時,識別精度均有較大程度的下降;而自適應(yīng)后的系統(tǒng)在識別對應(yīng)的聲效模式的語音時,識別精度有了明顯的改觀。表明了基于聲學模型自適應(yīng)的方法在解決語音識別中聲音效果變化問題上的有效性。
【作者單位】： 河南理工大學計算機科學與技術(shù)學院;
【關(guān)鍵詞】： 語音識別 聲音效果 自適應(yīng) 最大似然線性回歸
【基金】：國家自然科學基金(No.61175066,No.61300124) 河南省基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計劃資助項目(No.132300410332)
【分類號】：TN912.34
【正文快照】： 1引言盡管語音識別技術(shù)已經(jīng)初步進入了實用的階段,但是魯棒性問題還是制約語音識別技術(shù)進一步發(fā)展的主要障礙。由于應(yīng)用環(huán)境的復(fù)雜性,各種干擾因素往往導(dǎo)致系統(tǒng)性能急劇地下降。語音識別過程中,引起訓(xùn)練環(huán)境和識別環(huán)境的不匹配的音素有很多,其中一個就是聲音效果(Vocal Effect

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本文編號：1005160