【摘 要】
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目前的语音识别系统对干净语音可以达到非常高的识别精度,但是无处不在的噪声带来了训练模型和测试语音之间的失配,造成识别器的性能在噪声环境下急剧地下降。因此抗噪声问题
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目前的语音识别系统对干净语音可以达到非常高的识别精度,但是无处不在的噪声带来了训练模型和测试语音之间的失配,造成识别器的性能在噪声环境下急剧地下降。因此抗噪声问题是语音识别达到真正实用所必须解决的关键问题。本文针对谱减法中关于噪声是零均值的高斯分布的假设,提出了一种可以打破这一假设的改进谱减算法。语音增强实验结果表明,该改进谱减算法能有效地提高增强效果,更好地抑制音乐噪声,提高语音质量。并将改进谱减算法作为噪声下语音识别系统的前端处理过程,即通过对含噪的语音进行语音增强以提高信号的信噪比,从而提高语音识别系统的抗噪声性能。本文详细分析了噪声对相对自相关序列MFCC(RAS-MFCC)特征的影响,并研究了高阶RAS-MFCC系数的抗噪声性能。实验结果表明,去除1～3阶低阶系数的RAS-MFCC系数作为语音特征的抗噪声性能明显优于原始RAS-MFCC特征。本文提出了将RAS-MFCC特征和最小均方误差估计(MMSE)语音增强方法相结合的抗噪声语音识别方法。实验结果表明,这种相结合的方法能有效地提高语音识别系统的识别率,并且在低信噪比情况下仍能使系统保持相当高的识别率。
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