【摘 要】
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近年来,语音识别深入应用到各种不同的场景,抗噪能力也成为语音识别系统评价指标之一。语音识别系统主要包括声学模型和语言模型两部分,声学模型主要基于DNN-HMM搭建,提取MFCC特征系数作为声学模型的输入,语言模型则使用LSTM网络进行搭建。本文所搭建的强噪声环境下的语音识别系统中,声学模型基于DRSN-HMM搭建而成,得益于DRSN的独特结构,DRSN-HMM具有良好的去噪性能;语言模型基于LST
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近年来，语音识别深入应用到各种不同的场景，抗噪能力也成为语音识别系统评价指标之一。语音识别系统主要包括声学模型和语言模型两部分，声学模型主要基于DNN-HMM搭建，提取MFCC特征系数作为声学模型的输入，语言模型则使用LSTM网络进行搭建。
本文所搭建的强噪声环境下的语音识别系统中，声学模型基于DRSN-HMM搭建而成，得益于DRSN的独特结构，DRSN-HMM具有良好的去噪性能;语言模型基于LSTM网络搭建而成，在序列问题的处理上，LSTM网络有性能上的优势。此外，本文还使用序列鉴别性训练、说话人自适应来对声学模型进行优化，使用Word2vec生成词向量代替one-hot作为语言模型的输入;并且使用NOISEX-92噪声数据集与thchs30语言数据集一起制作成不同信噪比的含噪语音数据集。
最后，对文中搭建的强噪声环境下语音识别系统的性能进行测试，测试主要分为两部分:降噪性能的测试和噪声中语音识别准确率的测试。总结不同系统的性能表现，分析出下一步研究目标。
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