并行子带HMM最大后验概率自适应非线性类估计算法

• 作者: 刘海滨 吴镇扬 周琳 孙暐
• 来源期刊: 电路与系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 最大后验估计 隐马尔可夫模型 语音识别 听觉场景分析
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 20-24
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 4666字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-0249.2005.06.005

摘要

目前,自动语音识别(ASR)系统在实验室环境下获得了较高的识别率,但是在实际环境中,由于受到背景噪声和传输信道的影响,系统的识别性能急剧恶化.本文以听觉试验为基础,提出一种新的独立子带并行最大后验概率的非线性类估计算法,用以提高识别系统的鲁棒性.本算法利用多种噪声和识别内容功率谱差异,以及噪声在不同频带上对HMM影响的不同,采用多层感知机(MLP)对噪声环境下最大后验概率进行非线性映射,以减少识别系统由于环境不匹配而导致的识别性能下降.实验表明:该算法性能明显优于最大后验线性回归算法和Sangita提出的子带语音识别算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴镇扬	东南大学无线电系	167	1889	20.0	37.0
2	周琳	东南大学无线电系	39	136	7.0	9.0
3	孙暐	东南大学无线电系	5	17	2.0	4.0
4	刘海滨	东南大学无线电系	7	81	4.0	7.0