基于VTS的稳健语音识别

来源 :清华大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：woshi254211

【摘要】

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为了进一步提高矢量Taylor级数(VTS)算法的模型补偿精度以及在噪声环境下的识别性能,提出将无监督聚类与VTS算法相结合.无监督聚类算法利用噪声模型之间的Kullback-Leibler距

【作者】

：

赵贤宇欧智坚王作英

【机构】

：

清华大学电子工程系

【出处】

：

清华大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2005年7期

【关键词】

：

信息处理语音识别模型自适应稳健性

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为了进一步提高矢量Taylor级数(VTS)算法的模型补偿精度以及在噪声环境下的识别性能,提出将无监督聚类与VTS算法相结合.无监督聚类算法利用噪声模型之间的Kullback-Leibler距离将含噪语音段划分为若干个子段.然后针对各个子段分别进行一阶Taylor级数展开,并在此基础上逐段估计噪声参数和补偿声学模型.该算法结合一个中文数字串识别系统进行实验,在Babble噪声和Gauss白噪声环境下该算法的误识率相对传统的VTS算法分别下降了27.7%和17.8%.证明这种结合无监督聚类的分段VTS算法能

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