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眾所周知，在噪聲環(huán)境下如果我們不采取任何措施，那么自動(dòng)語音識(shí)別系
統(tǒng)的性能將會(huì)大幅下降。本文的主要目標(biāo)是在面對各種噪聲帶來的負(fù)面影響時(shí)，
如何增強(qiáng)識(shí)別系統(tǒng)的魯棒性。噪聲魯棒性方法大體上可以分為兩大類：特征域
方法和模型域方法。本文對這兩類方法均開展了深入的研究，主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下：
首先，我們提出一種新的基于隱式模型的特征規(guī)整算法，即例譖形狀規(guī)
整(CsN)算法。我們觀察到在噪聲環(huán)境下特征分布的形狀相比于干凈環(huán)境變化
很大，CsN通過引入一個(gè)指數(shù)因子來達(dá)到對倒譜分布形狀規(guī)整的目的。這個(gè)新方
法被證明比傳統(tǒng)的HEQ和HOCMN方法更加有效，尤其是在低信噪比情況下。
接著，我們轉(zhuǎn)到另一種新的基于顯式模型的特征補(bǔ)償方法，即分段線性近
似(PLA)方法。通過對環(huán)境模型的分段線性近似，可以比傳統(tǒng)的VTs和MAX這
兩種方法得到更為精確的近似，同時(shí)給出了基于MLE的噪聲參數(shù)估計(jì)和基
于MMsE的干凈語音估計(jì)的相關(guān)理論推導(dǎo)，此外實(shí)驗(yàn)表明針對當(dāng)前句子的不同
段采用不同的分段近似方式能進(jìn)一步帶來性能的提升。我們不僅在語音識(shí)別中
驗(yàn)證了PLA方法的有效性，還將此方法在語音增強(qiáng)中加以應(yīng)用，主客觀測試都取
得了較好的效果。
統(tǒng)的性能將會(huì)大幅下降。本文的主要目標(biāo)是在面對各種噪聲帶來的負(fù)面影響時(shí)，
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