【摘 要】
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该文对汉语语音识别的统计建模方法和噪声环境下带噪语音的特性及其识别方法进行了较深入和系统的研究.其主要内容包括以下几个部分:(1)提出了一种新两步端点检测方法.(2)针
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该文对汉语语音识别的统计建模方法和噪声环境下带噪语音的特性及其识别方法进行了较深入和系统的研究.其主要内容包括以下几个部分:(1)提出了一种新两步端点检测方法.(2)针对基本HMM最大似然训练方法中不合理的模型正确性假设前提,提出了一种结合MLP的鉴别训练方法.(3)以高斯白噪声作为实际噪声的理想化模型,对其予以识别性能和纯净语音LPC倒谱特征的影响进行了深入的研究.(4)提出了一种新的基于多采样率滤波的带噪语音增强方法,通过将聚类思想引入阈值设置,实现了带噪语音各频带分解信号去噪阈值的自适应求取.(5)讨论了一种能够有效抑制噪声的参数估计方法——矩阵惩罚方法,并首次将之引入语音识别,提出了一种基于矩阵惩罚的带噪语音增强方法.
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