信号处理
信號處理
신호처리
SIGNAL PROCESSING
2005年
z1期
192-195
,共4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
本文详细给出了概率模型中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,本文方法能有效提高噪声环境下的中文连续语音识别的正确率.
本文詳細給齣瞭概率模型中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,本文方法能有效提高譟聲環境下的中文連續語音識彆的正確率.
본문상세급출료개솔모형중인입도보예측치적동태상관성래진행특정보상적방법.해방법채용기망최대화(EM)산법래고계연합분포삼수,기우어음화조성적선험개솔밀도、재도보역대어음특정삼수진행최소균방오차예측(MMSE),이제고어음식별정도.불동조성배경화불동신조비하적실험결과표명,본문방법능유효제고조성배경하적중문련속어음식별적정학솔.
