维纳后置滤波DNN前端增强的远场语音识别

• 作者: 刘诚然 宋潇潇 屈丹 杨绪魁
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 远场语音识别 维纳后置滤波 深度神经网络 波束形成
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 电子科学与技术
• 页码范围: 405-409,416
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3622字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2019.04.004

摘要

由于混响和噪声等因素影响,远距离场景下的语音识别性能较近场语音识别的性能仍有很大差距.为提高远场语音识别系统的性能,在后置滤波波束形成的基础上,提出结合深度神经网络与维纳后置滤波的前端增强远场语音识别方法.将维纳滤波嵌入神经网络对波束形成后的语音输出进行增强,抑制相关性噪声,最后利用TDNN-LSTM近场语音识别系统进行语音识别.实验在数据集CHiME-5上进行,结果表明,该方法对远场语音的识别结果优于传统的后置滤波方法,字错误率下降2.3％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘诚然		1	0	0.0	0.0
2	宋潇潇		4	12	2.0	3.0
3	屈丹		23	52	4.0	6.0
4	杨绪魁		3	1	1.0	1.0