计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2006年
18期
200-201,205
,共3页
马治飞%徐望%王炳锡%王兴斌
馬治飛%徐望%王炳錫%王興斌
마치비%서망%왕병석%왕흥빈
语音识别%噪声抑止%倒谱差分%概率模型
語音識彆%譟聲抑止%倒譜差分%概率模型
어음식별%조성억지%도보차분%개솔모형
在概率模型中,给出了引入倒谱预测值的动态相关性来进行特征补偿的方法.该方法采用期望最大化(EM)算法来估计联合分布参数,基于语音和噪声的先验概率密度,在倒谱域中对语音特征参数进行最小均方误差预测(MMSE),以提高语音识别精度.不同噪声环境和不同信噪比下的实验结果表明,该方法能有效地提高噪声环境下的中文连续语音识别的正确率.
在概率模型中,給齣瞭引入倒譜預測值的動態相關性來進行特徵補償的方法.該方法採用期望最大化(EM)算法來估計聯閤分佈參數,基于語音和譟聲的先驗概率密度,在倒譜域中對語音特徵參數進行最小均方誤差預測(MMSE),以提高語音識彆精度.不同譟聲環境和不同信譟比下的實驗結果錶明,該方法能有效地提高譟聲環境下的中文連續語音識彆的正確率.
재개솔모형중,급출료인입도보예측치적동태상관성래진행특정보상적방법.해방법채용기망최대화(EM)산법래고계연합분포삼수,기우어음화조성적선험개솔밀도,재도보역중대어음특정삼수진행최소균방오차예측(MMSE),이제고어음식별정도.불동조성배경화불동신조비하적실험결과표명,해방법능유효지제고조성배경하적중문련속어음식별적정학솔.
