【摘 要】
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语音识别是实现人机交互的关键技术之一。当语音信号处于狭小环境时,源信号将与延迟衰减后的信号叠加在一起,从而引起混响,导致信号失真、降低了语音的清晰度。为提高语音识
【基金项目】
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2018年度湖北省技术创新专项重大项目(2018AAA063)
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语音识别是实现人机交互的关键技术之一。当语音信号处于狭小环境时,源信号将与延迟衰减后的信号叠加在一起,从而引起混响,导致信号失真、降低了语音的清晰度。为提高语音识别系统的性能,提出一种使用卷积同态滤波器去混响的方法,并用隐马尔可夫模型对语音的时序进行建模。隐马尔可夫模型是一种广泛用于语音识别的、用于描述随机过程统计特性的概率模型,使用前向后向算法降低计算复杂度,使用Baum-Welch算法得到重估模型参数,使用Viterbi算法找到最优的语音识别结果。实验结果表明,在无噪声环境下,该模型在识别正常语音时具
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