【摘 要】
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语音识别技术虽然经过多年的积累已经得到很大的发展，但是还存在诸多问题，特别是语音识别系统环境鲁棒性问题已经严重制约了语音识别系统的应用和发展。如何使系统不受周围环境
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语音识别技术虽然经过多年的积累已经得到很大的发展，但是还存在诸多问题，特别是语音识别系统环境鲁棒性问题已经严重制约了语音识别系统的应用和发展。如何使系统不受周围环境噪声的影响，提高系统的鲁棒性，已经成为亟待解决的关键问题之一。目前的一些鲁棒性环境补偿方法具体可分为两大类：前端处理方法和后端(声学模型)处理方法。近年来，基于统计模型的环境补偿方法受到极大的关注，已经成功运用于前端和后端处理中。本文将在搭建的非特定人大词汇量连续语音识别系统平台上，对这种环境补偿方法进行深入的研究。所使用的连续语音识别系统由以下三个开源工具构筑：剑桥大学开发的HTK声学模型训练工具、卡内基梅隆大学和剑桥大学联合开发的CMU-Cam_Toolkit统计语言模型工具包、日本京都大学和日本IPA(Information-technology Promotion Agency)联合开发的Julius识别器。 本文的具体工作与创新包括以下几个方面： 1、对噪声干扰的过程进行了深入的研究，建立了时域、频域、对数谱域和倒谱域环境模型。 2、构筑了基于batch EM噪声估计的特征补偿算法。针对两种定义不同的EM辅助函数，从Bayes理论出发，推导了两种不同的基于MAP的batch EM算法。 3、采用了基于sequential EM噪声估计方法的特征补偿算法，解决了语音识别系统在非平稳环境下的环境鲁棒性问题。假设噪声环境的先验信息服从单一高斯分布，sequential EM噪声估计方法也可以在MAP框架下展开。 4、提出了一种基于多次解码技术的声学模型补偿方法，解决了
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