一种基于鲁棒特征的模型补偿噪声语音识别方法

• 作者: 张军 韦岗
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 语音识别 单边自相关序列 模型补偿
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 249-252
• 页数: 4页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 3308字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2003.03.002

摘要

针对抗噪声语音特征技术和基于MFCC特征的模型补偿技术在低信噪比时识别率不高的缺点,将抗噪声语音特征和模型补偿结合起来,提出了一种基于单边自相关序列(One-sided autocorrelation,OSA)MFCC特征的模型补偿噪声语音识别方法,以提高语音识别系统在低信噪比时的性能.对0～9十个英文数字和NOISEX92中的白噪声、F16噪声和FACTORY噪声的识别实验结果表明,本文提出的识别方法可以有效地提高OSA-MFCC识别器在噪声环境中的识别率,并且在低信噪比时其性能明显优于经过相同补偿处理的MFCC识别器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韦岗	华南理工大学电子与信息学院	253	2309	24.0	37.0
2	张军	华南理工大学电子与信息学院	42	365	9.0	18.0