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摘要:
针对语音识别性能受噪声干扰而显著降低的问题,提出一种采用特征空间随机映射(RP)的鲁棒性语音语音识别方法,并应用于汽车驾驶环境下的语音识别系统.首先,将原始语音特征参数采用随机矩阵线性映射到新的特征空间,使新的特征参数以最大概率保持原始特征之间距离的同时更加接近于高斯分布;然后训练隐马尔可夫模型(HMM),测试时结合多数投票表决方法对初始模式匹配结果进行判决并得到最终语音识别结果.采用日本情报处理学会车载环境下语音识别数据库CENSREC-2进行实验分析,结果表明,随机映射特征使得汽车驾驶环境下的语音识别性能有了很大改善.
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文献信息
篇名 采用特征空间随机映射的鲁棒性语音识别
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 语音识别 随机映射 多数投票表决 CENSREC-2
年,卷(期) 2012,(7) 所属期刊栏目 典型应用
研究方向 页码范围 2070-2073,2081
页数 分类号 TN912.34
字数 4323字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1087.2012.02070
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 俞一彪 苏州大学语音技术研究室 69 404 11.0 16.0
2 周阿转 苏州大学语音技术研究室 1 7 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
语音识别
随机映射
多数投票表决
CENSREC-2
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
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1981
chi
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