语音识别的鲁棒性特征提取方法研究

• 作者: 王晓攀 耿志辉 魏勋
• 来源期刊: 无线电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 语音识别 噪声鲁棒性 倒谱系数 特征提取
• 年，卷（期）: 2010,（8）
• 页码范围: 59-61
• 分类号: TN912.34
• 字数: 2007字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2010.08.019

摘要

训练环境和测试环境的不匹配是造成实际情况下语音识别性能下降的主要原因.在深入研究语音识别的噪声环境和Mel域倒谱系数(MFCC)流程的基础上,基于累计分布函数匹配思想,给出了3种通过减小训练环境和测试环境的不匹配度来提高系统在不同环境下适应性的鲁棒性特征提取方法,分析了它们的理论基础、基本算法,并在Aurora2.0数据库上进行了实现,验证了方法的有效性,为实际应用中如何选择语音识别系统提供了参考.