基于模型自适应的声效鲁棒性语音识别算法

发布时间：2017-10-10 07:37

  本文关键词：基于模型自适应的声效鲁棒性语音识别算法

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【摘要】：针对声音效果变化引起的语音声学特性的改变,提出基于声学模型自适应的方法。分析了正常模式下训练的声学模型在识别其他声效模式下语音的表现;根据随机段模型的模型特性,将最大似然线性回归方法引入到随机段模型系统中,并利用自适应后的声学模型来识别对应的声效模式下的语音。在"863-test"测试集上进行的汉语连续语音识别实验显示,正常模式下训练的声学模型识别其他四种声效模式下的语音时,识别精度均有较大程度的下降;而自适应后的系统在识别对应的声效模式的语音时,识别精度有了明显的改观。表明了基于声学模型自适应的方法在解决语音识别中声音效果变化问题上的有效性。
【作者单位】： 河南理工大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 语音识别 声音效果 自适应 最大似然线性回归
【基金】：国家自然科学基金(No.61175066,No.61300124) 河南省基础与前沿技术研究计划资助项目(No.132300410332)
【分类号】：TN912.34
【正文快照】： 1引言尽管语音识别技术已经初步进入了实用的阶段,但是鲁棒性问题还是制约语音识别技术进一步发展的主要障碍。由于应用环境的复杂性,各种干扰因素往往导致系统性能急剧地下降。语音识别过程中,引起训练环境和识别环境的不匹配的音素有很多,其中一个就是声音效果(Vocal Effect

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本文编号：1005160