非线性统计匹配用于子带鲁棒语音识别

孙暐; 吴镇扬; 刘海滨

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非线性统计匹配用于子带鲁棒语音识别

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由于语音信号的多变性,识别系统的性能极易受噪声环境的影响而导致性能下降.该文以听觉试验为基础,提出一种新的非线性独立子带隐马尔可夫模型(HMM)最大后验统计匹配算法.该算法依据人耳感知的频选性,根据各子带噪声特点采用统计匹配、MAP估计和HMM/MLP非线性映射来补偿噪声环境的影响.实验表明该算法明显改善了识别系统在噪声环境下的性能.

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来源
《电子与信息学报》|2006年第3期|480-484|共5页
作者
孙暐; 吴镇扬; 刘海滨;
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作者单位

东南大学无线电系,南京,210096;

东南大学无线电系,南京,210096;

东南大学无线电系,南京,210096;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TN391.42;
关键词
语音识别; 隐马尔可夫模型; 最大后验估计; 听觉场景分析;
入库时间 2022-08-18 02:54:45

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