【摘 要】
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该文主要探讨语音识别鲁棒性问题中语速和语调这两方面的内容.首先在语速方面,分析不同语速的语音对识别结果的影响.然后,在使用隐马尔科夫模型的识别系统中引入惩罚因子这一
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该文主要探讨语音识别鲁棒性问题中语速和语调这两方面的内容.首先在语速方面,分析不同语速的语音对识别结果的影响.然后,在使用隐马尔科夫模型的识别系统中引入惩罚因子这一概念.并通过实验说明惩罚因子可以有效改善删除错误和插入错误的数量.针对不同语速的语音,使用最佳的惩罚因子可以使识别错误率最低.接着作者分析各种速度语音识别结果,得出最佳的惩罚因子和语速之间的数学关系.根据这种的关系,又提出五种方法利用惩罚因子来提高识别系统对语速的鲁棒性.在语调方面,先介绍语调的变化对识别结果的不利影响.并且目前的识别系统常常无法解决这样的问题.进而根据语调和基音之间的紧密联系.作者希望可以提取出对语调变化鲁棒性更好的声学参数.接下来,在讨论一些语音信号中基音的提取方法之后,确定谐波求和的方法可以最高效和最方便的在我们的实验系统中提取基音.利用提取的基音,我们提出动态的提升美尔刻度倒谱系数中滤波器组低端截止频率的方法,即适当改变滤波器组覆盖的频段.
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