【摘 要】
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本文提出一种鲁棒语音特征提取框架.通过使用一种基于子带能量分布的噪声估计方法,无需静音段,就可以估计出带噪语音的子带噪声,同时提出结合谱减和谱加权方法对特征进行处理
【机 构】
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清华大学智能技术与系统国家重点实验室语音技术中心清华大学计算机系
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本文提出一种鲁棒语音特征提取框架.通过使用一种基于子带能量分布的噪声估计方法,无需静音段,就可以估计出带噪语音的子带噪声,同时提出结合谱减和谱加权方法对特征进行处理,最终生成具有较高鲁棒性的特征.实验证明,在语音识别系统中,这种特征可以有效提高语音识别的鲁棒性,在噪声较强(信噪比0dB到15dB的情况下,识别率可以提高20%以上;并且,在干净语音的情况下又能保证识别率没有大的下降;同时,这种特征上的处理方法对各种噪声的适应能力都很强,无需对噪声进行预先分类即可得到很好的抗噪效果.
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