【摘 要】
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语音识别系统的关键在于噪声的处理,主要包含两个阶段,即基于阈值的噪声检测和降噪处理,主要用于英语等语言的自动识别处理。在噪声检测阶段,系统基于所收集的语音的信噪比(S
【机 构】
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西安航空职业技术学院航空管理工程学院,西安航空学院网络信息中心
【基金项目】
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2018陕西教育科学“十三五”规划课题(SGH18H434),2018西安航空职业技术学院教改课题(18XHJG-022)
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语音识别系统的关键在于噪声的处理,主要包含两个阶段,即基于阈值的噪声检测和降噪处理,主要用于英语等语言的自动识别处理。在噪声检测阶段,系统基于所收集的语音的信噪比(SNR)值自动确定何时提高语音质量;在降噪处理阶段,采用独立分量分析(ICA)和子空间语音增强(SSE)来降低噪声。通过实验证明增强语音的SNR值超过接收到的噪声语音的SNR值约20dB至25dB,降噪程序将语音识别率提高了约15%至25%,因此该系统能够降低噪声对多种噪声环境的影响,提高语音质量,达到英语语音识别的目的。
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