模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2012年
1期
166-171
,共6页
听觉感知%补偿滤波器%鲁棒性%语言辨识
聽覺感知%補償濾波器%魯棒性%語言辨識
은각감지%보상려파기%로봉성%어언변식
针对目前语言辨识系统所采用的特征参数没有充分考虑入耳听觉机制、鲁棒性较差的问题,提出一种符合人耳听觉感知特性的鲁棒语言辨识参数提取算法.该算法主要从两个方面提高特征参数的鲁棒性:在计算各子带能量时采用更符合人耳感知特性的Gammachirp滤波器组代替常用的三角滤波器组;为每一子带通道设计一个补偿滤波器.子带补偿滤波器的设计采用数据驱动的策略,通过补偿使得各子带滤波器输出信号的失真及环境噪音导致的失真同时达到最小.实验表明,文中所提出的特征在常见噪声环境下,性能均优于目前普遍使用的Mel频率倒谱系数特征及其衍生参数.
針對目前語言辨識繫統所採用的特徵參數沒有充分攷慮入耳聽覺機製、魯棒性較差的問題,提齣一種符閤人耳聽覺感知特性的魯棒語言辨識參數提取算法.該算法主要從兩箇方麵提高特徵參數的魯棒性:在計算各子帶能量時採用更符閤人耳感知特性的Gammachirp濾波器組代替常用的三角濾波器組;為每一子帶通道設計一箇補償濾波器.子帶補償濾波器的設計採用數據驅動的策略,通過補償使得各子帶濾波器輸齣信號的失真及環境譟音導緻的失真同時達到最小.實驗錶明,文中所提齣的特徵在常見譟聲環境下,性能均優于目前普遍使用的Mel頻率倒譜繫數特徵及其衍生參數.
침대목전어언변식계통소채용적특정삼수몰유충분고필입이은각궤제、로봉성교차적문제,제출일충부합인이은각감지특성적로봉어언변식삼수제취산법.해산법주요종량개방면제고특정삼수적로봉성:재계산각자대능량시채용경부합인이감지특성적Gammachirp려파기조대체상용적삼각려파기조;위매일자대통도설계일개보상려파기.자대보상려파기적설계채용수거구동적책략,통과보상사득각자대려파기수출신호적실진급배경조음도치적실진동시체도최소.실험표명,문중소제출적특정재상견조성배경하,성능균우우목전보편사용적Mel빈솔도보계수특정급기연생삼수.
