基于Gabor滤波的语音识别鲁棒性研究

• 作者: 徐高鹏 缑新科
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 语音识别 鲁棒性 Gabor滤波 特征提取 GBFB特征
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 20-24
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 3148字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2018.05.005

摘要

为了提高语音识别系统的鲁棒性,提出一种基于GBFB(spectro-temporal Gabor filter bank)的声学特征提取方法,并通过分块PCA算法对高维的GBFB特征进行降维处理,最后在多个相同噪音环境对GBFB特征以及常用的GFCC,MF-CC,LPCC等特征进行抗噪性能对比,与GFCC相比GBFB特征的识别率提高了5.35％,与MFCC特征相比提升了7.05％,比LPCC特征识别的基线低9个分贝.实验结果表明,在噪音环境下与传统的GFCC、MFCC以及LPCC等特征相比GBFB特征有更优越的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	缑新科	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	70	350	10.0	14.0
10	徐高鹏	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	1	1	1.0	1.0