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一种高鲁棒性语音识别的通用自适应方法研究

姚磊  黄泰翼  陈景东  
【摘要】:鲁棒性问跟语音识别中的一个非常重要的问题,它是决定一个语音识别系统能否实用的关键因素之一。导致语音识别系统性能变坏的主要原因是测试条件与训练条件的不匹配,这种不匹配可以归结为三大类,即讲话者的不同、录音通道的变化以及噪音通道的影响。本文针对这些不匹配情况,提出了一种鲁棒性语音识别的通用自适应方法-基于正则相关分析的谱变换补偿方法(CCBC)。实验结果表明,该方法的性能优于倒谱归一休技术、相对谱(RASTA)技术以及LIN-LOG RASTA技术。

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