孤立词特定人语音识别鲁棒性研究

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该文主要围绕孤立词特定人语音识别系统的实现及其抗噪性能的提高展开研究.提出了将最大似然聚类应用于模板训练过程的思想,以加快CDHMM参数优化速度,实验证明,这种方法不仅可以保证参数在经过2~4次迭代后达到收敛,而且不影响最终系统的识别精度.针对噪声环境下的语音识别,该文首先改进带噪语音起止点判决过程,通过大量实验,找到一条合理的短时能量阈与准信噪比对应的非线性曲线,提出基于准信噪比参数及短时能量和过零率的起止点判决方法,提高了带噪语音的起止点判决精度.抗噪系统采用鲁棒性较好的AS_MFCC作为特征参数,作者通过研究噪声对这类参数各维分量的影响,发现低价系数在噪声干扰下畸变较高阶系数更为严重,根据这一发现,并结合MFCC倒谱参数的物理特性以及CDHMM建模思想,作者提出了噪声环境下AS_MFCC高阶扩展方案,大大改善了低信噪比环境下系统的抗噪性能.
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