数据采集与处理
數據採集與處理
수거채집여처리
JOURNAL OF DATA ACQUISITION & PROCESSING
2002年
1期
15-19
,共5页
语音识别%噪声%子带
語音識彆%譟聲%子帶
어음식별%조성%자대
根据不同尺度子带特征反映语音的不同细节特性,提出一种噪声下的多层子带(MLS)语音识别方法.将语音频谱分成多层多个子带,首先各子带分别单独进行识别,然后将各层各子带识别概率综合起来得到最终识别结果.将新方法应用于TIMIT数据包E-Set在NoiseX92白噪声和F16噪声下的识别实验.实验结果表明,多层子带方法在噪声环境和无噪情况下识别性能都有很大提高.
根據不同呎度子帶特徵反映語音的不同細節特性,提齣一種譟聲下的多層子帶(MLS)語音識彆方法.將語音頻譜分成多層多箇子帶,首先各子帶分彆單獨進行識彆,然後將各層各子帶識彆概率綜閤起來得到最終識彆結果.將新方法應用于TIMIT數據包E-Set在NoiseX92白譟聲和F16譟聲下的識彆實驗.實驗結果錶明,多層子帶方法在譟聲環境和無譟情況下識彆性能都有很大提高.
근거불동척도자대특정반영어음적불동세절특성,제출일충조성하적다층자대(MLS)어음식별방법.장어음빈보분성다층다개자대,수선각자대분별단독진행식별,연후장각층각자대식별개솔종합기래득도최종식별결과.장신방법응용우TIMIT수거포E-Set재NoiseX92백조성화F16조성하적식별실험.실험결과표명,다층자대방법재조성배경화무조정황하식별성능도유흔대제고.
