基于概率模型和倒谱差分的特征补偿算法  

Feature Compensation Method Based on Probability Model and Spectrum Difference

作　　者：马治飞[1] 徐望[1] 王炳锡[1] 王兴斌[1] 

机构地区：[1]解放军信息工程大学信息工程系,郑州450002

出　　处：《计算机工程》2006年第18期200-201,205,共3页Computer Engineering

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)

摘　　要：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。The paper introduces a new feature compensation method which will induct the relativity of the prediction of spectrum based probability model in detail. The method evaluates the parameters of the joint distribution using the expectation maximizaton （EM） algorithm. The minimum mean squared error （MMSE） estimator for the speech feature parameters in spectrum-domain based the prior probability distribution is to enhance the correctness of speech recognition. The algorithm is tested in different poise and signal noise ratio （SNR）. Subjective measure testifies that this method can increase the correctness of continuous speech recognition.

关 键 词：语音识别 噪声抑止 倒谱差分 概率模型 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]