基于盲源分离和噪声抑制的语音信号识别

• 作者: 刘晶
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 语音恢复 时频分离 自适应噪声抑制 自动语音识别
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 140-144
• 页数: 5页
• 分类号: TN912
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2018.12.032

摘要

为了更准确地在噪声环境中对不同语音信号进行识别,提出了一种用于普适语音环境下的自优化语音活动检测(VAD)算法,该算法运用个性化语音命令自动识别系统的语音信号,并能够有效地从多个发声者的混合语音中分离出个体发声者的声音,通过跟踪语音功率谱的较高幅度部分和自适应地抑制噪声来检测发声者的语音信号;设计并实现了一种处理多个发声者任务的自动语音识别(ASR),免去了对干净的语音变化进行先验估计,直接利用噪声本身产生语音/非语音判决的阈值以完成自优化过程;使用语音数据库NOIZEUS进行了评价测试,实验结果表明,所提出的盲源分离和噪声抑制方法不需要任何额外的计算过程,有效地减少了计算负担.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晶	南京理工大学计算机科学与工程学院	6	78	3.0	6.0