【摘 要】
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现代语音识别系统大多数都处在复杂的环境中,语音特征的提取势必会受到噪声的影响;在低信噪比环境下的隐马尔可夫模型,它的训练参数容易收敛于局部最小值,导致识别率下降。首
【机 构】
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北方民族大学信息与通信技术研究所,北方民族大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61163002);国家民委中青年英才培养计划(2016GQR10);宁夏自然科学基金(NZ16086);宁夏回族自治区高等学校科技创新平台:先进装备关键零部件及系统创新产学研合作基地;北方民族大学研究生创新项目(YCX1771)资助~~
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现代语音识别系统大多数都处在复杂的环境中,语音特征的提取势必会受到噪声的影响;在低信噪比环境下的隐马尔可夫模型,它的训练参数容易收敛于局部最小值,导致识别率下降。首先对采集到的语音信号,利用补充的总体经验模态分解(CEEMD)和多尺度熵算法对信号进行随机性检测,该方法在检测出CEEMD分解的异常分量后,进行经验模态分解(EMD);其次将分解得到的近乎纯净的语音信号,作为基于遗传算法改进的隐马尔可夫模型的输入。实验结果表明,利用多尺度熵与遗传算法改进的隐马尔可夫模型相结合的方式,具有更优的收敛速度和优化性能
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