【摘 要】
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该论文在分析了PMC技术的基本原理后,针对PMC技术的局限性等有待改进的方面,提出了针对性解决办法,包括:卷积噪声的最大似然估计求解方法;对合成模型动静态矢量采用加权方式
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该论文在分析了PMC技术的基本原理后,针对PMC技术的局限性等有待改进的方面,提出了针对性解决办法,包括:卷积噪声的最大似然估计求解方法;对合成模型动静态矢量采用加权方式处理减少计算量,提高识别率;采用模型分裂组合技术方法和增加干净语音矢量与噪声矢量的相关项来降低假设和近似处理的不准确性.在对PMC技术进一步深入研究的基础上,论文中创新地提出PMC技术的改进方法:将信号增强(去噪)技术与环境适应技术相综合.对适应数据与测试数据应用信号增强技术作为预处理,将有噪数据尽可能还原成干净语音数据;然后应用模型适应技术,对经增强预处理后的适应数据采用最大似然估计法求估残留的加性与卷积噪声,使合成的模型(称为增强语音模型)更好的匹配经预处理后的测试数据.该文还创新地引入一个新概念:残差噪声模型,将它作为残留的加性噪声和卷积噪声的联合补偿模型,并直接定义于倒谱域上对语音信号的加性作用,这样不仅通过增强处理提高了信号的信噪比,而且使PMC技术整个处理在倒谱域上就完成了,简化和省略了域间转换的过程,克服了传统PMC技术诸多弱点.新的PMC技术可进一步提高识别性能,增强对环境的适应性.
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