【摘 要】
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在语音识别实际应用中,带噪语音信噪比的复杂性会造成识别难度增大,导致语音识别系统性能下降.本文将渐进学习语音增强方法应用于语音识别,以取代传统语音识别中使用的基于深
【机 构】
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中国科学技术大学语音及语言信息处理国家工程实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61305002)资助
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在语音识别实际应用中,带噪语音信噪比的复杂性会造成识别难度增大,导致语音识别系统性能下降.本文将渐进学习语音增强方法应用于语音识别,以取代传统语音识别中使用的基于深层神经网络的语音增强方法.本文使用渐进学习语音增强方法在识别模型前端进行降噪预处理,然后再作识别,以更好地提升语音信噪比,进而提高系统性能.首先使用渐进学习方法训练一个深层神经网络.然后,将语音经过这个渐进学习深层神经网络作增强.最后,将渐进学习深层神经网络增强后的语音经过语音识别模型作识别.通过实验验证,本文使用的渐进学习语音增强及识别方法,相对于传统语音增强及识别方法,在识别准确率上有10.28%的相对提升.
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