改进型重复Wiener滤波/PUM模型--实现抗噪连续语音识别

摘要

众所周知,抗噪问题是现在语音识别研究中的重点.文章描述了一种新的抗噪语音识别方法,即通过改进型重复Wiener滤波结合后验概率联合模型PUM(Posterior Union Model)[3]实现在噪声环境下连续字语音识别的方法.这种方法先采用改进型重复Wiener滤波器对语音信号进行语音增强预处理,消除已知噪声,为PUM模型提供只有局部频带被噪声污染的语音信号,再利用PUM模型进行抗噪语音识别.试验表明在各种不同的噪声环境下新方法有更高的平均识别率.