用于自动语音识别系统的切换语音功率谱估计算法

发布时间：2017-11-29 06:20

  本文关键词：用于自动语音识别系统的切换语音功率谱估计算法

  更多相关文章： 自动语音识别系统 鲁棒性 最小均方误差 语音存在概率 功率谱估计 维纳滤波器

【摘要】：针对语音识别系统在噪声环境下不能保持很好鲁棒性的问题,提出了一种切换语音功率谱估计算法。该算法假设语音的幅度谱服从Chi分布,提出了一种改进的基于最小均方误差(MMSE)的语音功率谱估计算法。然后,结合语音存在的概率(SPP),推导出改进的基于语音存在概率的MMSE估计器。接下来,将改进的MSME估计器与传统的维纳滤波器结合。在噪声干扰比较大时,使用改进的MMSE估计器来估计纯净语音的功率谱,当噪声干扰较小时,改用传统的维纳滤波器以减少计算量,最终得到用于识别系统的切换语音功率谱估计算法。实验结果表明,所提算法相比传统的瑞利分布下的MMSE估计器在各种噪声的情况下识别率平均提高在8个百分点左右,在去除噪声干扰、提高识别系统鲁棒性的同时,减小了语音识别系统的功耗。
【作者单位】： 重庆邮电大学通信与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61501072) 重庆市科委自然科学基金资助项目(cstc2015jcyjA40027)~~
【分类号】：TN912.34
【正文快照】： 0引言近年来,语音识别系统广泛应用于智能设备、车载系统和互联网等领域。在安静环境下,语音识别系统的识别率可高达95%~99%,但在实际应用中,环境噪声会导致语音识别系统的识别率大大降低。文献[1]中提到了诸多用于提高语音识别系统鲁棒性的语音增强算法。其中,基于最小均方误

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本文编号：1236502