EMD-SDC方法在机载连接词语音识别系统中的应用

• 作者: 严家明 李永恒
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模态分解 位移差分倒谱 机载连接词语音识别
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 137-140
• 分类号: TP912.3
• 字数: 4672字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.08.039

摘要

机载连接词语音识别系统与传统语音识别系统相比,具有背景噪声大,系统识别率要求高等特点.依据这些特点,提出了一种基于经验模态分解增强和位移差分倒谱特征的EMD-SDC连接词语音识别方法.经验模态分解的调频调幅特性,可以有效提高机载复杂噪声背景下的端点检测准确度,位移差分倒谱特征由语音帧的一阶差分谱连接扩展而成,能够更好地提取依赖于语言结构的时序信息.该方法对机载交通预警避撞系统提示语音库进行测试,实验结果表明,采用EMD-SDC方法的机载连接词语音识别系统,能够很好地克服机舱背景噪声干扰,在低信噪比条件下实现较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严家明	西北工业大学电子信息学院	35	349	11.0	17.0
2	李永恒	西北工业大学电子信息学院	6	25	3.0	4.0