【摘 要】
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针对声效相关的语音识别鲁棒性问题,在分析了声效变化情况下声强、时长、帧能量分布以及频谱倾斜能方面特性的基础上,建立了基于GMM的声效检测器。同时,还研究了声效变化对语
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针对声效相关的语音识别鲁棒性问题,在分析了声效变化情况下声强、时长、帧能量分布以及频谱倾斜能方面特性的基础上,建立了基于GMM的声效检测器。同时,还研究了声效变化对语音识别精度的影响,并提出了基于多模型框架的语音识别算法。汉语孤立词语音识别实验显示,除正常模式的语音识别精度略有下降外,其他四种声效模式的识别精度均有大幅度的提高。实验结果表明,语音信号的声强、时长、帧能量分布以及频谱倾斜等信息能够用于识别声效模式,而多模型框架是解决声效相关的语音识别鲁棒性问题的有效方法。
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