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题名基于子带信息的鲁棒语音特征提取框架
被引量：3
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作者
张欣研
王帆
郑方
徐明星
吴文虎
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机构
清华大学智能技术与系统国家重点实验室
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2002年第1期19-24,共6页
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文摘
本文提出一种鲁棒语音特征提取框架。通过使用一种基于子带能量分布的噪声估计方法 ,无需静音段 ,就可以估计出带噪语音的子带噪声 ,同时提出结合谱减和谱加权方法对特征进行处理 ,最终生成具有较高鲁棒性的特征实验证明 ,在语音识别系统中 ,这种特征可以有效提高语音识别的鲁棒性 ,在噪声较强 (信噪比 0dB到15dB)的情况下 ,识别率可以提高 2 0 %以上 ;并且 ,在干净语音的情况下又能保证识别率没有大的下降 ;同时 ,这种特征上的处理方法对各种噪声的适应能力都很强 。
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关键词
语言识别
噪声估计
鲁棒语音特征
语音识别系统
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Keywords
Speech Recognition
Noise Estimation
Robust feature
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分类号
TN912.34
[电子电信—通信与信息系统]
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