基于MMSE谱减算法的农产品市场信息语音识别技术

• 作者: 许金普
• 来源期刊: 河南农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 农产品市场信息 语音识别 谱减算法 最小均方误差
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 农产品加工? 农业工程? 农业信息技术
• 页码范围: 156-160
• 页数: 5页
• 分类号: S126
• 字数: 3294字
• 语种: 中文

摘要

为解决传统的便携式农产品市场信息采集设备操作不便,易受使用环境影响等问题,提出利用语音识别技术采集信息,以增加操作界面的灵活性。为增强语音识别的抗噪声鲁棒性,针对农产品市场信息采集的特殊工作环境,采集到20男20女语音训练集材料。首先利用最小均方误差( MMSE)谱减法进行前端带噪语音增强,得到增强后的语音信号,然后提取其 MFCC 特征用于HMM声学模型的训练；声学识别单元采用上下文相关的三音子模型,模型训练过程中采用了决策树状态聚类和增加高斯混合分量的策略,以提高模型的精确度。在3处不同环境不同信噪比情况下对训练出的模型进行测试,结果表明,MMSE谱减算法处理后的语音识别率比基本谱减法( SS)、多带谱减法( MB)有明显的提高,特别是在较低信噪比情况下更为明显。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许金普	青岛农业大学动漫与传媒学院	15	53	4.0	7.0