【摘 要】
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作者以高阶累积量(HOS)作为信号处理的工具,研究抗噪语音识别中稳健语音特征提取的问题.概括起来,完成了以下几个方面的工作:站要较高的层次上对抗噪语音识别研究的意义、历
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作者以高阶累积量(HOS)作为信号处理的工具,研究抗噪语音识别中稳健语音特征提取的问题.概括起来,完成了以下几个方面的工作:站要较高的层次上对抗噪语音识别研究的意义、历史、面临的主要困难和最新研究方向及技术路线作了全面的总结.通过用"污染"语音模型的基础上,从理论上分析了加性噪声和卷积噪声对干净语音统计特性的影响,并借助于一维和二维仿真数据形象地揭示了噪声三个方面的影响.针对基于三阶累积量和短时处理中必须考虑的多维窗函数问题,提出了一种新颖的用于双谱估计的二维窗函灵敏设计方法.利用高阶累积量对高斯噪声的免疫能力,特别是三阶累积抑制对称分布的噪声的特殊能力,重点研究了基于三阶统计量(ThirdOrderStatistics,TOS)的语音信号短时处理方法在语音端点检测中的应用.提出将基于三阶累积量1-D切片的归一化自相关系数(NormalizedAutocorrelationCoefficient,NACC)与短时过零率相结合的端点判断的方法(简记为TOS-NACC).考虑到高阶谱分析独特的抗正记噪声的能力,提出了基于高阶累积量的线性预测(LPC)的稳健语音特征提取方法(简记为HOS-LPC).研究了高阶Yule-Walker方程(HYW方程)的两种批量求解算法.
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