基于卷积神经网络的面罩语音识别

• 作者: 张艳 杜桂明 王光艳 王霞
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 面罩语音识别 卷积神经网络 语音增强 维纳滤波法
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 31-34,37
• 页数: 5页
• 分类号: TN912
• 字数: 3919字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2017)10-0031-04

摘要

针对带噪面罩语音识别率低的问题,结合语音增强算法,对面罩语音进行噪声抑制处理,提高信噪比,在语音增强中提出了一种改进的维纳滤波法,通过谱熵法检测有话帧和无话帧来更新噪声功率谱,同时引入参数控制增益函数;提取面罩语音信号的Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征参数;通过卷积神经网络(CNN)进行训练和识别,并在每个池化层后经局部响应归一化(LRN)进行优化.实验结果表明:该识别系统能够在很大程度上提高带噪面罩语音的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王霞	河北工业大学电子信息工程学院	61	213	7.0	12.0
2	王光艳	天津商业大学信息工程学院	29	61	4.0	6.0
3	张艳	河北工业大学电子信息工程学院	18	76	4.0	8.0
4	杜桂明	河北工业大学电子信息工程学院	1	3	1.0	1.0