基于DNN特征融合的噪声鲁棒性语音识别

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本文比较了几种不同的特征融合方法。在有噪声影响的情况下,深度神经网络可以极大的降低语音识别的错误率。本文基于倒谱均值规整(Cepstral Mean Normalization,CMN)、均值方差规整(Mean Variance Normalization,MVN)、功率规整倒谱系数(Power Normalized Cepstral Coefficients,PNCC)、ETSI AFE标准前端四种不同的特征规整和提取方式,比较了神经网络输入层融合、隐藏层融合、输出层融合三种特征融合以及后验概率平均和ROVER(Recognizer Output Voting Error Reduction)的方法,希望可以进一步降低识别错误率。在Aurora4数据库上的实验表明,融合方法还是有一定效果的。
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