鲁棒性语音识别中的一种特征参数规整的优化算法

来源 :第八届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC8) | 被引量 : 0次 | 上传用户：ll730520

【摘要】

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为了提高语音识别系统的鲁棒性,本文提出了一种特征参数规整的优化算法.整个算法由环境选择、MFCC差分扩展、均值方差规整(MeanandVarianceNormalization,MVN)和ARMA滤波器平

【作者】

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杜俊胡郁王仁华

【机构】

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中国科学技术大学,电子工程与信息科学系,合肥,230027

【出处】

：

第八届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC8)

【发表日期】

：

2005年期

【关键词】

：

鲁棒性语音识别特征参数规整环境选择语音识别系统优化算法性能模块组成扩展均值方差数据库识别率滤波器提升思想前端方法差分标准

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为了提高语音识别系统的鲁棒性,本文提出了一种特征参数规整的优化算法.整个算法由环境选择、MFCC差分扩展、均值方差规整(MeanandVarianceNormalization,MVN)和ARMA滤波器平滑四个模块组成.首先我们对扩展和平滑这两个模块进行了一系列的优化,然后再加入环境选择的思想进一步提高了性能.在Aurora2数据库上总识别率的相对提升达到了53.23％,要明显优于传统的各种参数规整方法,并且和ETSIAFE标准前端的性能基本持平.

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