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《第一届建立和谐人机环境联合学术会议(HHME2005)论文集》2005年
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噪声环境下的语音识别特征提取算法研究

徐望  王兴斌  郭永辉  马治飞  王炳锡  
【摘要】:比较了MFCC、RASTA-PLP、MVDR和PAC四种特征参数的性能,并和语音降噪方法及基于概率模型的特征补偿算法在噪声环境下的语音识别结果进行了对比。提出了一种在信号级采用瞬时维纳滤波减少前端输入噪声,在对数Mel域基于概率密度模型进行特征补偿,最后在MFCC倒谱域采用倒谱均值减(CMS)减少预测误差的特征参数提取算法。各种噪声环境下的中文连续语音识别结果表明,本文提出的级联特征提取算法能有效的提高识别率。例如在10dB驱逐舰动力室噪声环境下,和不加补偿的MFCC参数相比,识别正确率能提高50个百分点。

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