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基于概率模型和倒谱差分的特征补偿算法
被引量:
1
1
作者
马治飞
徐望
+1 位作者
王炳锡
王兴斌
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第18期200-201,205,共3页
在概率模型中,给出了引入倒谱预测值的动态相关性来进行特征补偿的方法。该方法采用期望最大化(EM)算法来估计联合分布参数,基于语音和噪声的先验概率密度,在倒谱域中对语音特征参数进行最小均方误差预测(MMSE),以提高语音识别精度。不...
在概率模型中,给出了引入倒谱预测值的动态相关性来进行特征补偿的方法。该方法采用期望最大化(EM)算法来估计联合分布参数,基于语音和噪声的先验概率密度,在倒谱域中对语音特征参数进行最小均方误差预测(MMSE),以提高语音识别精度。不同噪声环境和不同信噪比下的实验结果表明,该方法能有效地提高噪声环境下的中文连续语音识别的正确率。
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关键词
语音识别
噪声抑止
倒谱差分
概率模型
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职称材料
题名
基于概率模型和倒谱差分的特征补偿算法
被引量:
1
1
作者
马治飞
徐望
王炳锡
王兴斌
机构
解放军信息工程大学信息工程系
出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第18期200-201,205,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目"电话信道自然语音语言辨识研究"(60372038)
文摘
在概率模型中,给出了引入倒谱预测值的动态相关性来进行特征补偿的方法。该方法采用期望最大化(EM)算法来估计联合分布参数,基于语音和噪声的先验概率密度,在倒谱域中对语音特征参数进行最小均方误差预测(MMSE),以提高语音识别精度。不同噪声环境和不同信噪比下的实验结果表明,该方法能有效地提高噪声环境下的中文连续语音识别的正确率。
关键词
语音识别
噪声抑止
倒谱差分
概率模型
Keywords
Speech recognition
Denoising
Spectrum difference
Prohability model
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于概率模型和倒谱差分的特征补偿算法
马治飞
徐望
王炳锡
王兴斌
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
1
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