本文關(guān)鍵詞：噪聲環(huán)境下的魯棒語音識(shí)別技術(shù)研究

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【摘要】：隨著科技的發(fā)展和計(jì)算機(jī)的普及,各種智能化產(chǎn)品開始逐漸深入人們的生活,如智能手機(jī)、智能家居等產(chǎn)品。智能市場的崛起,使得人們對(duì)人機(jī)交流方式有了更高的要求,這無疑促進(jìn)了語音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展,使之成為自然語言處理領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究方向。目前的語音識(shí)別系統(tǒng)對(duì)實(shí)驗(yàn)室語音可以達(dá)到非常高的識(shí)別精度,但由于噪聲的存在使得系統(tǒng)應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)環(huán)境中后很難與混入噪聲的測試語音匹配,導(dǎo)致系統(tǒng)的識(shí)別性能變差。魯棒語音識(shí)別的目標(biāo)就是使系統(tǒng)在不同的環(huán)境中保證穩(wěn)定的識(shí)別率。常用的非線性補(bǔ)償模型有矢量泰勒級(jí)數(shù)(Vector Taylor Series,VTS)、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的并行模型合并(Data Driven Parallel Model Combination,DPMC)以及UT(Unscented Transformation)變換補(bǔ)償?shù)�。本論文選用VTS方法從特征補(bǔ)償和模型補(bǔ)償兩個(gè)方面探討了噪聲環(huán)境下的魯棒語音識(shí)別技術(shù)。論文研究了信號(hào)空間的語音增強(qiáng)算法,進(jìn)而研究了在特征空間用VTS結(jié)合EM噪聲估計(jì)進(jìn)行特征補(bǔ)償?shù)姆椒▉硖岣咦R(shí)別系統(tǒng)的環(huán)境適應(yīng)性。如果特征補(bǔ)償后的語音特征中含有噪聲,這些噪聲會(huì)向后傳遞并在系統(tǒng)后端累積,且更改模型參數(shù)相對(duì)更易實(shí)現(xiàn),因此論文又研究了模型空間的VTS補(bǔ)償和基于高斯牛頓(Gauss-Newton,GN)的噪聲估計(jì)方法。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示模型空間進(jìn)行模型補(bǔ)償對(duì)系統(tǒng)的抗噪性能改善效果比特征空間明顯。高斯牛頓法能夠得到更精確的噪聲參數(shù)估計(jì)和更高的收斂率,在模型參數(shù)訓(xùn)練過程中系統(tǒng)的迭代次數(shù)要少于基于EM噪聲估計(jì)的VTS補(bǔ)償算法,能夠有效節(jié)省系統(tǒng)的計(jì)算量,同時(shí)比改進(jìn)前系統(tǒng)誤識(shí)率平均下降了0.53%-2.34%。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN912.34

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本文編號(hào)：1196311