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基于缺失数据补偿的鲁棒语音识别
1
作者
牛铜
李弼程
张连杰
《信息工程大学学报》
2012年第4期411-415,共5页
针对实际环境中语音信号的时频分量普遍存在部分缺失或严重失真的问题,在已知语音先验知识的条件下,提出了一种利用可靠时频分量对缺失数据进行补偿的方法。利用贝叶斯准则,将最优补偿转化为求解后验概率最大化的问题,并利用缺失数据自...
针对实际环境中语音信号的时频分量普遍存在部分缺失或严重失真的问题,在已知语音先验知识的条件下,提出了一种利用可靠时频分量对缺失数据进行补偿的方法。利用贝叶斯准则,将最优补偿转化为求解后验概率最大化的问题,并利用缺失数据自身的能量信息,给出了一种局部最优补偿的方法。实验表明,该方法在各种噪声、信噪比环境下,综合性能优于传统的鲁棒语音识别技术;采用缺失信息对补偿进行限定,在低信噪比下鲁棒性能有了明显的提高。
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关键词
缺失数据补偿
鲁棒语音识别
贝叶斯准则
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职称材料
题名
基于缺失数据补偿的鲁棒语音识别
1
作者
牛铜
李弼程
张连杰
机构
信息工程大学信息工程学院
信息工程大学训练部
出处
《信息工程大学学报》
2012年第4期411-415,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61175017)
文摘
针对实际环境中语音信号的时频分量普遍存在部分缺失或严重失真的问题,在已知语音先验知识的条件下,提出了一种利用可靠时频分量对缺失数据进行补偿的方法。利用贝叶斯准则,将最优补偿转化为求解后验概率最大化的问题,并利用缺失数据自身的能量信息,给出了一种局部最优补偿的方法。实验表明,该方法在各种噪声、信噪比环境下,综合性能优于传统的鲁棒语音识别技术;采用缺失信息对补偿进行限定,在低信噪比下鲁棒性能有了明显的提高。
关键词
缺失数据补偿
鲁棒语音识别
贝叶斯准则
Keywords
missing-data imputation
robust speech recognition
Bayesian rule
分类号
TN911.4 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于缺失数据补偿的鲁棒语音识别
牛铜
李弼程
张连杰
《信息工程大学学报》
2012
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