【摘 要】
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在人耳听觉语音识别优化过程中,由于在噪声环境下传统语音识别预处理过程不能得到高信噪比的语音信号,使识别率下降。为此结合人耳听觉特性,提出一种基于人耳的听觉选择能力
【机 构】
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重庆邮电大学信息无障碍工程研发中心
【基金项目】
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国家科技部国际合作项目(2010DFA12160);重庆市科技攻关项目(CSTC:2010AA2055);重庆市科研项目(KJ13051)
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在人耳听觉语音识别优化过程中,由于在噪声环境下传统语音识别预处理过程不能得到高信噪比的语音信号,使识别率下降。为此结合人耳听觉特性,提出一种基于人耳的听觉选择能力即"鸡尾酒会效应"的语音分离技术应用到语音识别预处理过程。含噪声的语音信号经过耳蜗基底膜模型进行频谱分析,再通过上橄榄核模型进行语音信息提取,最后在下丘脑细胞模型中完成语音分离。分离得到更纯净的语音后,对语音信号提取梅尔频率倒谱(MFCC)参数,并建立隐马尔可夫(HMM)声学模型来验证语音识别效果,实验结果表明:在噪声环境下,相比于传统抗噪方法,改进方法具有更好的抗噪效果,表明上述语音识别系统具有更好的鲁棒性。
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