一种用于抗噪语音识别的动态参数补偿新方法

• 作者: 宁更新 韦岗
• 来源期刊: 电路与系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 鲁棒语音识别 模型补偿 动态参数补偿
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 14-19
• 页数: 6页
• 分类号: TN912
• 字数: 4365字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-0249.2008.02.004

摘要

模型补偿技术已成功应用到噪声环境下的语音识别任务中.流行的模型补偿技术如 Log-Add 和 Log-NormalPMC (并行模型合并)方法对动态特征参数通常只能给出近似的补偿.因此他们的识别率在较低的信噪比条件下变得很低.本文利用静态特征的导函数推导出了一种新的动态模型参数补偿方法.新的方法可以同任何已知的静态模型补偿算法结合产生出新的用于识别的噪声语音模型.实验证明这一新算法的应用,使其识别率比仅使用原有的模型补偿算法有较为明显的提高,并且新算法的复杂度较原有的模型补偿算法只有轻微的增加.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韦岗	华南理工大学电子与信息学院	253	2309	24.0	37.0
2	宁更新	华南理工大学电子与信息学院	14	55	4.0	7.0