基于直方图均衡的鲁棒性语音识别研究

介于环境条件的变化以及噪声等因素的影响,识别系统的性能急剧下降的原因而出现的鲁棒性语音识别研究,其试图解决的就是如何在实际环境下提升语音识别系统性能的问题。在理论上,噪声鲁棒性所面临的问题其实就是训练和识别环境之间的不匹配。而这种不匹配通常都会体现在特征参数概率分布的差异上。特征参数规整(归一化,Normalization)可以在一定程度上减小这种不匹配的程度,进而提升系统性能。通常的抗噪声方法主要可以分为三种:前端处理、特征值处理以及模型补偿。直方图均衡化(HEQ)属于特征值处理抗噪声方法的类型。作为一种能够改善线性转换方法缺点的替代方法,直方均衡法(HEQ)已经被用于弥补声失配。