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Robust Speech Recognition by Combining Short-Term and Long-Term Spectrum Based Position-Dependent CMN with Conventional CMN

机译:通过结合基于短期和长期频谱的位置相关CMN与常规CMN的鲁棒语音识别

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摘要

In a distant-talking environment, the length of channel impulse response is longer than the short-term spectral analysis window. Conventional short-term spectrum based Cepstral Mean Normalization (CMN) is therefore, not effective under these conditions. I
机译:在远距离对话环境中,信道脉冲响应的长度比短期频谱分析窗口的长。因此,常规的基于短期频谱的倒谱均值归一化(CMN)在这些条件下无效。一世

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