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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
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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。 展开更多
关键词 语音识别 噪声抑止 倒谱差分 概率模型
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