连续语音识别前端鲁棒性研究

发布时间：2017-09-26 14:28

  本文关键词：连续语音识别前端鲁棒性研究

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【摘要】：针对大词汇量连续语音识别中识别率不高的问题,提出了将语音增强级联在识别系统前端,在语音增强中将谱减法和对数最小均方误差算法(logmmse)与用于噪声估计的最小控制递归平均算法(imcra)相结合。识别系统使用Mel频率倒谱系数(MFCC)提取特征,用隐马尔科夫模型(HMM)训练与识别。实验结果表明,该方法最高能使单词识别率提高38.9%,使句子正确率提高21.8%。该方法用于大词汇量连续语音识别是可行有效的。
【作者单位】： 桂林电子科技大学信息与通信学院;
【关键词】： 连续语音识别 语音增强 HMM imcra 句子正确率
【基金】：国家自然科学基金项目(61461011;41201479) 广西自然科学基金项目(AA053232;BA118273) 桂林电子科技大学研究生科研创新项目(GDYCSZ101456)
【分类号】：TN912.34
【正文快照】： 语音识别在通信、家庭服务、汽车电子等众多领域都有广噪能力方面,很多人做了大量的研究,在识别系统的前段应用泛应用。观看非母语视频或进行视频会议时,利用语音识别语音增强技术抑制背景噪声就是其中的一种[1]。本文研究了技术为视频自动加载字幕,可以在帮助人们提高听力来

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本文编号：924021