【摘 要】
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针对噪声环境下语音识别率急剧下降的问题,提出了一种基于语音时频域稀疏性原理的改进最小方差无畸变响应波束形成与改进维纳滤波结合的算法。该算法首先利用麦克风阵列语音
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61461011),“认知无线电与信息处理”教育部重点实验室2016年主任基金(CRKL160107),广西自然科学重点基金(2016GXNSFDA380018),桂林电子科技大学研究生科研创新项目(2017YJCX16、2017YJCX20)
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针对噪声环境下语音识别率急剧下降的问题,提出了一种基于语音时频域稀疏性原理的改进最小方差无畸变响应波束形成与改进维纳滤波结合的算法。该算法首先利用麦克风阵列语音信号的空间信息,通过基于时频掩蔽的改进最小方差无畸变响应波束形成器,增强目标声源方向的语音信号,抑制其他方向噪声的干扰,然后再使用改进的维纳滤波器去除残留噪声并提高语音可懂度,对增强后的语音信号提取梅尔频率倒谱系数作为特征参数,使用隐马尔可夫模型搭建语音识别系统。实验结果表明,该方法能够有效提高低信噪比环境下的语音识别率,具有较好的鲁棒性。
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