改进型重复Wiener滤波/PUM模型--实现抗噪连续语音识别

• 作者: Ji Ming 刘玓 林劼
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 重复 Wiener 滤波 PUM模型 抗噪语音识别
• 年，卷（期）: 2006,（11）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 41-44,79
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4215字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.11.013

摘要

众所周知,抗噪问题是现在语音识别研究中的重点.文章描述了一种新的抗噪语音识别方法,即通过改进型重复Wiener滤波结合后验概率联合模型PUM(Posterior Union Model)[3]实现在噪声环境下连续字语音识别的方法.这种方法先采用改进型重复Wiener滤波器对语音信号进行语音增强预处理,消除已知噪声,为PUM模型提供只有局部频带被噪声污染的语音信号,再利用PUM模型进行抗噪语音识别.试验表明在各种不同的噪声环境下新方法有更高的平均识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘玓	电子科技大学计算机科学与工程学院	20	180	7.0	13.0
2	林劼	电子科技大学计算机科学与工程学院	9	35	4.0	5.0
3	Ji Ming	英国贝尔法斯特女王大学计算机科学系	1	4	1.0	1.0