基于子带谱熵的二阶CMN语音识别鲁棒性研究

发布时间：2017-12-14 08:40

  本文关键词：基于子带谱熵的二阶CMN语音识别鲁棒性研究

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【摘要】：在自动语音识别系统(ASR)中鲁棒性是一个至关重要的问题,为了抑制训练和测试环境的失配,降低背景噪声和信道传输对语音信号的影响,文章提出了一种基于子带谱熵的二阶CMN语音识别算法。该算法利用子带谱熵在低信噪比下对语音信号进行端点检测具有较高稳健性的特点,将带噪语音分割为背景噪声段和语音信号段,为抑制噪声和信道对语音识别系统的干扰,采用在不同的区间去除各自的倒谱平均值来实现。仿真实验结果表明,该算法克服了传统CMN算法不能处理环境噪声及传输信道对语音信号所产生的非线性畸变的缺点,有效提高了语音识别系统的鲁棒性。
【作者单位】： 池州学院数学与计算机学院;安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室;
【基金】：安徽高校省级优秀青年人才基金项目(2011SQRL162) 池州学院自然科学科研项目(2010ZR010)
【分类号】：TN912.34
【正文快照】： 1引言在安静的实验环境下,语音识别系统已经达到了很高的识别水平,但在真实环境下,总是伴有噪声和信道的干扰。因此,必然会引起系统性能的下降[1-3]。为了改善语音识别系统的鲁棒性,Atal提出在句子中减去长时的倒谱均值的方法以去除信道的影响,将每一帧信号的倒谱系数都减去畸

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本文编号：1287269