倒谱均值归一化相关论文
该论文回顾了汉语连续语音识别的基础知识,包括隐含马尔可夫模型、语音特征参数的提取、声学模型、语言模型、识别过程和汉语的声......
为提高语音识别系统对环境噪声的鲁棒性,在快速提升小波的基础上,结合感知频域上的滤波与倒谱均值归一化技术,提出一种语音特征参......
语音识别系统的抗噪声性能是影响系统实际应用效果的关键因素之一。本文针对这一问题，包括识别系统对卷积噪声及加性噪声的鲁棒性展......
手持计算机类产品的研究和开发已日益引起计算机产业界的重视。为这类产品开发语音识别系统关键在于有效的提取语音特征参数。所提......
为提高语音识别系统对环境噪声的鲁棒性,在快速提升小波的基础上,结合感知频域上的滤波与倒谱均值归一化技术,提出一种语音特征参......
为了提高基于隐含Markov模型的语音识别系统在噪声环境中的稳健性,研究了一种融合语音增强与后续补偿的抗噪声语音识别方法。在前......
本文提出了一种基于语音增强失真补偿的抗噪声语音识别算法.在前端,语音增强有效地抑制背景噪声;语音增强带来的频谱失真和剩余噪......
目前,自动语音识别系统往往会因为环境中复杂因素的影响,造成训练环境和测试环境存在不匹配现象,使得识别系统性能大幅度下降,极大......
语音增强技术在低信噪比情况下,由于语音增强带来的失真使得系统的识别性能严重下降.因此提出一种结合特征空间的倒谱均值归一化算......
说话人语音特征归一化是在语音识别的参数提取阶段针对说话人的语音特性的差异或者背景环境的影响进行归一化的一种自适应技术。本......
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