计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
8期
137-140
,共4页
经验模态分解%位移差分倒谱%机载连接词语音识别
經驗模態分解%位移差分倒譜%機載連接詞語音識彆
경험모태분해%위이차분도보%궤재련접사어음식별
机载连接词语音识别系统与传统语音识别系统相比,具有背景噪声大,系统识别率要求高等特点.依据这些特点,提出了一种基于经验模态分解增强和位移差分倒谱特征的EMD-SDC连接词语音识别方法.经验模态分解的调频调幅特性,可以有效提高机载复杂噪声背景下的端点检测准确度,位移差分倒谱特征由语音帧的一阶差分谱连接扩展而成,能够更好地提取依赖于语言结构的时序信息.该方法对机载交通预警避撞系统提示语音库进行测试,实验结果表明,采用EMD-SDC方法的机载连接词语音识别系统,能够很好地克服机舱背景噪声干扰,在低信噪比条件下实现较高的识别率.
機載連接詞語音識彆繫統與傳統語音識彆繫統相比,具有揹景譟聲大,繫統識彆率要求高等特點.依據這些特點,提齣瞭一種基于經驗模態分解增彊和位移差分倒譜特徵的EMD-SDC連接詞語音識彆方法.經驗模態分解的調頻調幅特性,可以有效提高機載複雜譟聲揹景下的耑點檢測準確度,位移差分倒譜特徵由語音幀的一階差分譜連接擴展而成,能夠更好地提取依賴于語言結構的時序信息.該方法對機載交通預警避撞繫統提示語音庫進行測試,實驗結果錶明,採用EMD-SDC方法的機載連接詞語音識彆繫統,能夠很好地剋服機艙揹景譟聲榦擾,在低信譟比條件下實現較高的識彆率.
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