检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]北京大学电子学系,北京100871
出 处:《北京大学学报(自然科学版)》2001年第3期365-370,共6页Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis
摘 要:研究了 6种噪声背景下与说话人有关的孤立词语音识别方法。它们是 :线性预测误差法 ,单边自相关线性预测法 ,语音前端声学处理法 ,正则相关分析的谱变换补偿方法 ,特征综合法和同模极点增加法。实验结果表明 ,这 6种方法都有效地提高了噪声环境中语音识别率 ,其中较好的方法在强噪声环境中 (信噪比为 0dB)的语音识别率达到 80 %以上 。There are difficulties in noisy speech recognition,especially low signal\|to\|noise rations are more difficult.This paper describes briefly six methods for speaker\|dependent noisy speech recognition(isolated words).They are LPC prediction error method,one\|side autocorrelation sequence LPC,acoustic front end processing,canonical correlation based on compensation method,combination of features method and increase of poles method.The experimental results show that all the six techniques can improve effectively noisy speech recognition,and the best noisy speech recognition rate is above 80%(when SNR=0?dB).
分 类 号:TN912.3[电子电信—通信与信息系统]
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