基于时/频ICA的PMC模型卷积噪声估计方法研究

• 作者: 吕钊 张贝贝 张超
• 来源期刊: 安徽大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 语音 独立分量分析 PMC(parallel model combination)模型 卷积噪声
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 24-31
• 页数: 8页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 5139字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2016.05.005

摘要

为提高卷积环境下语音识别系统的鲁棒性,提出了一种基于时/频ICA(independent component analysis)的卷积噪声模型估计方法.所提算法首先使用ICA方法从含噪语音信号中提取纯净语音信号的短时功率谱,然后在MEL滤波器组域内将含噪语音的短时谱减去纯净语音的短时谱,并根据去噪后卷积噪声的短时谱估算其HMM(hidden markov model)模型.在仿真和真实环境下进行了语音识别实验,其识别正确率相比较传统的卷积噪声估计方法分别提升了4.70％和4.75％.实验结果表明,论文所提算法能够实现对卷积噪声的精确估计,并有效提升卷积噪声环境下语音识别系统的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕钊	安徽大学计算机科学与技术学院	49	318	9.0	16.0
5	张超	安徽大学计算机科学与技术学院	36	257	9.0	15.0
9	张贝贝	安徽大学计算机科学与技术学院	2	2	1.0	1.0