一种基于噪声模型的语音/噪声分类方法

吴边; 任晓林; 刘重庆; 张亚昕

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一种基于噪声模型的语音/噪声分类方法

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提出了一种可用于嵌入式ASR系统的语音/噪声分类的新方法,该方法利用一个噪声模型,对每帧信号的评价值进行语音/噪声分类.实验表明,该方法可以有效地区分语音和噪声,并表现出在各种噪声环境和不同信噪比条件下的鲁棒性.该算法已经集成进一个ASR系统,并在Com-paqiPAQ上进行了测试,其计算代价不到整个系统代价的10%.

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来源
《上海交通大学学报》 |2004年第9期|1528-1531|共4页
作者
吴边; 任晓林; 刘重庆; 张亚昕;
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作者单位

上海交通大学图像处理与模式识别研究所;

摩托罗拉中国研究中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.42;
关键词
语音识别; 语音/噪声分类; 噪声鲁棒性;

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