基于FSS与PLP的噪声鲁棒语音识别

• 作者: 朱江 王振力 白志强
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 噪声鲁棒语音识别 语音增强 谱减法 分数阶Fourier变换 感知线性预测
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 12-15,21
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 3087字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5439.2008.04.003

摘要

提出了一种基于分数阶谱相减(FSS)与感知线性预测(PLP)相结合的噪声鲁棒语音识别方法,记为FSS+PLPC.该方法首先通过FSS在分数阶Fourier域对带噪语音进行降噪处理,然后计算增强语音的均方误差和Itakura距离并进行比较,以获得FSS的近似最优分数阶阶数.最后对根据此阶数得到的增强语音提取感知线性预测倒谱(PLPC).实验结果表明,FSS+PLPC对于数字语音的识别性能优于传统的谱减法(SS+PLPC)和感知线性预测倒谱(PLPC)法,并且随着信噪比的降低FSS+PLPC表现出较好的噪声鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱江	南京陆军指挥学院军事运筹教研室	24	99	6.0	9.0