【摘 要】
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针对噪声环境下语音识别的顽健性问题,考虑到梅尔倒谱系数（MFCC,Mel-frequency cepstral coefficient）域的畸变模型高度非线性且难以处理,用分段线性插值函数代替对数函数,提出
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
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针对噪声环境下语音识别的顽健性问题,考虑到梅尔倒谱系数（MFCC,Mel-frequency cepstral coefficient）域的畸变模型高度非线性且难以处理,用分段线性插值函数代替对数函数,提出了一种新的线性畸变模型。在此基础上,导出了噪声参数估计和声学模型补偿方法,无需采用矢量泰勒级数（VTS,vector Taylor series）展开作近似处理,有效避免了模型误差的引入,增强了系统在噪声环境下的顽健性。
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