基于模型自适应的声效鲁棒性语音识别算法

• 作者: 刘志中 宋成 晁浩 薛霄
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 语音识别 声音效果 自适应 最大似然线性回归
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 网络、通信与安全
• 页码范围: 156-160,204
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6268字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1403-0027

摘要

针对声音效果变化引起的语音声学特性的改变，提出基于声学模型自适应的方法。分析了正常模式下训练的声学模型在识别其他声效模式下语音的表现；根据随机段模型的模型特性，将最大似然线性回归方法引入到随机段模型系统中，并利用自适应后的声学模型来识别对应的声效模式下的语音。在“863-test”测试集上进行的汉语连续语音识别实验显示，正常模式下训练的声学模型识别其他四种声效模式下的语音时，识别精度均有较大程度的下降；而自适应后的系统在识别对应的声效模式的语音时，识别精度有了明显的改观。表明了基于声学模型自适应的方法在解决语音识别中声音效果变化问题上的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛霄	河南理工大学计算机科学与技术学院	46	224	9.0	11.0
2	刘志中	河南理工大学计算机科学与技术学院	38	169	7.0	10.0
3	晁浩	河南理工大学计算机科学与技术学院	16	26	3.0	4.0
4	宋成	河南理工大学计算机科学与技术学院	41	124	6.0	8.0