子空间域相关特征变换与融合的语音识别方法

为了提高语音识别准确率,提出了一种子空间域相关特征变换与融合的语音识别方法(MFCC-BN-TC方法)。该方法提取语音短时谱结构特征(BN)和包络特征(MFCC)分别描述语音短时谱结构和包络信息,并采用域相关特征变换的形式分别对BN和MFCC特征进行特征变换;然后对这种变换进行泛化扩展提出子空间域相关特征变换,以采用不同的时间颗粒度(帧和语音分段)进行多层次区分性特征表达;最后,对多种区分性特征变换后的特征进行联合表征训练声学模型,并给出了区分性特征变换与融合的一般框架。实验结果表明:MFCC-BN-TC方法比采用原始BN特征方法和采用MFCC特征基线系统方法,识别性能各自提高了0.98%和1.62%;融合MFCCBN-TC方法变换以后的语音信号特征,相比于融合原始特征,识别率提升了1.5%。

依赖，过去时

“妈妈，我好想你!” “妈妈，我想回家……” 旅途中，这些声音此起彼伏，而在大洋彼岸的父母们，也无不发出那些不舍、难过甚至哭泣的声音。