多带抗噪声语音识别算法研究

• 作者: 吴镇扬 孙暐
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 语音识别 隐马尔可夫模型 听觉场景分析
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 短文与研究通讯
• 页码范围: 559-563
• 页数: 5页
• 分类号: TN91
• 字数: 4396字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2006.04.025

摘要

根据Flether等人的研究,基于感知独立性假设的子带识别方法被用于抗噪声鲁棒语音识别.本文拓展子带方法,采用基于噪声污染假定的多带框架来减少噪声影响.论文不仅从理论上分析了噪声污染假定多带框架在识别性能上的潜在优势,而且提出了多带环境下的鲁棒语音识别算法.研究表明:多带框架不仅回避了独立感知假设要求,而且与子带方法相比,多带方法能更好的减少噪声影响,提高系统识别性能.

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	孙暐	东南大学无线电系	5	17	2.0	4.0