人工合成噪声环境下的连续英文数字识别系统

• 作者: 李坚石 陈庆利 韦元军
• 来源期刊: 贵州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机语音识别 隐马尔可夫模型 噪声鲁棒性 信噪比
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 171-174
• 页数: 4页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 3062字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5269.2006.02.013

摘要

噪声鲁棒性问题是当前语音识别的一个重点,作者提出了一个在已有数据库下通过人为地将噪声和语音信号混合的方法,实现实际环境下的连续英文数字语音识别系统.即通过自设计的程序将采集到的噪声文本根据不同的信噪比随机地添加到现有的语音数据库的语音文本中,使新的数据库中的语音文本符合实际的语音环境.实验结果表明,本系统对带噪声环境下的英文数字的识别率效果好,单词的总体正确识别率达到95.86%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韦元军	贵州大学计算机科学学院软件分析与光纤通信实验室	2	0	0.0	0.0
2	李坚石	贵州大学计算机科学学院软件分析与光纤通信实验室	23	102	6.0	9.0
3	陈庆利	贵州大学计算机科学学院软件分析与光纤通信实验室	1	0	0.0	0.0