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本文提出了一種基于概率模型的特征補(bǔ)償算法。該方法基于語音和噪聲的先驗(yàn)概率
密度，在倒譜域?qū)φZ音特征參數(shù)進(jìn)行最小均方誤差預(yù)測(MMSE)，提高識別精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法能有效提高噪聲環(huán)境下的中文連續(xù)語音識別的正確率。
關(guān)鍵詞：語音識別，噪聲抑止，MMSE，概率模型
近年來，噪聲環(huán)境下的語音識別已成為識別領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。它們通?？煞譃轭l譜
域補(bǔ)償[1][2]如譜減法和維納濾波法，特征域補(bǔ)償以及模型域補(bǔ)償[3]三個(gè)方面。頻域補(bǔ)償方法缺點(diǎn)是需假設(shè)語音信號為高斯分布，且不能準(zhǔn)確預(yù)測噪聲的功率譜。本文基于語音和噪聲的聯(lián)合概率模型，在對數(shù)美爾頻域?qū)φZ音參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)和推理，并根據(jù)語音學(xué)特征，利用特征參數(shù)的預(yù)測值提高識別精度。
密度，在倒譜域?qū)φZ音特征參數(shù)進(jìn)行最小均方誤差預(yù)測(MMSE)，提高識別精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法能有效提高噪聲環(huán)境下的中文連續(xù)語音識別的正確率。
關(guān)鍵詞：語音識別，噪聲抑止，MMSE，概率模型
近年來，噪聲環(huán)境下的語音識別已成為識別領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。它們通?？煞譃轭l譜
域補(bǔ)償[1][2]如譜減法和維納濾波法，特征域補(bǔ)償以及模型域補(bǔ)償[3]三個(gè)方面。頻域補(bǔ)償方法缺點(diǎn)是需假設(shè)語音信號為高斯分布，且不能準(zhǔn)確預(yù)測噪聲的功率譜。本文基于語音和噪聲的聯(lián)合概率模型，在對數(shù)美爾頻域?qū)φZ音參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)和推理，并根據(jù)語音學(xué)特征，利用特征參數(shù)的預(yù)測值提高識別精度。
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