基于多带HMM和神经网络融合的语音识别方法的信道鲁棒性

• 作者: 姚志强 戴蓓倩 李辉 黄伟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 信道失配 子带HMM 神经网络融合 信道鲁棒性
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 71-73,82
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.42
• 字数: 3990字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.01.023

摘要

对于基于HMM的语音识别系统,由于训练和测试环境(背景噪声.语音传输信道Microphone等)的失配将会造成识别性能的严重下降.根据人类的听觉感知机理,该文针对语音传输信道失配问题,提出了一种基于多带HMM的系统结构,有若干个子带系统和一个全频带子系统组成,并采用神经网络对个子系统的输出进行后端融合及判决.实验表明,这种方法可以有效地提高识别系统的信道鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李辉	中国科学技术大学电子科学与技术系	214	1637	20.0	32.0
2	黄伟	中国科学技术大学电子科学与技术系	84	724	15.0	23.0
3	姚志强	中国科学技术大学电子科学与技术系	8	102	6.0	8.0
4	戴蓓倩	中国科学技术大学电子科学与技术系	26	362	9.0	18.0