低信噪比环境下的语音识别方法研究

发布时间：2018-05-29 18:55

  本文选题：语音增强 + 低信噪比　； 参考：《声学技术》2017年01期

【摘要】：单通道语音信号在信噪比较大的环境下经过增强后再识别,能表现出较高的识别率。但是在低信噪比环境下,增强后语音信号的识别率急剧下降。针对此种情况,提出了一种用在识别系统前端的语音增强算法,该增强算法将采集到的带噪语音信号先使用对数最小均方误差(Logarithmic Minimum Mean Square Error,Log MMSE)提高其信噪比,然后再利用改进的维纳滤波去除噪声残留并提升语音可懂度,最后用梅尔频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)和隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)对增强后的语音信号做特征提取并识别。实验分析结果表明,该方法能有效地抑制背景噪声并减少噪声残留,显著提升低信噪比环境下语音识别的准确性。
[Abstract]:The single channel speech signal can be recognized with high recognition rate after enhancement in the environment of high signal-to-noise ratio (SNR). But in low SNR environment, the recognition rate of enhanced speech signal decreases sharply. In this paper, a speech enhancement algorithm used in the front end of the recognition system is proposed. The noisy speech signal is first enhanced by logarithmic Minimum Mean Square error MMSE (logarithmic Minimum Mean Square error MMSE), which is used to improve the signal-to-noise ratio (SNR) of the noisy speech signal. Then the improved Wiener filter is used to remove the noise residue and improve the speech intelligibility. Finally, the enhanced speech signal is extracted and recognized by using Mel-Frequency Cepstral coefficients (MFCC) and Hidden Markov Model-HMMM (Hidden Markov Model). The experimental results show that the proposed method can effectively suppress background noise and reduce the residual noise, and improve the accuracy of speech recognition in low SNR environment.
【作者单位】： 桂林电子科技大学信息与通信学院;
【基金】：国家自然科学基金(61461011) 教育部重点实验室2016年主任基金(CRKL160107)资助项目
【分类号】：TN912.34

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本文编号：1952016