基于单高斯模型集的汉语美子带特征重建算法

• 作者: 杜利民 罗宇
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据重建 缺失特征方法 语音识别
• 年，卷（期）: 2004,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1654-1657
• 页数: 4页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 3389字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2004.10.016

摘要

本文提出了基于单高斯模型集的汉语美子带特征重建(SGMDI)方法,并通过试验研究了该算法对提高语音识别系统加性噪声鲁棒性的作用.实验结果表明:SGMDI方法能够明显提高语音识别系统对各类音子尤其是容易被加性噪声破坏的清辅音音子的识别正确率,从而显著增强了语音识别系统的噪声鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜利民	中科院声学所语音交互技术研究中心	10	188	5.0	10.0
2	罗宇	中科院声学所语音交互技术研究中心	3	22	3.0	3.0