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Parametric online - histogram normalization to the noise robust speech recognition

机译:在线参数直方图归一化噪声鲁棒语音识别。

摘要

A method for improving noise robustness in speech recognition, wherein a front-end is used for extracting speech feature from an input speech and for providing a plurality of scaled spectral coefficients. The histogram of the scaled spectral coefficients is normalized to the histogram of a training set using Gaussian approximations. The normalized spectral coefficients are then converted into a set of cepstrum coefficients by a decorrelation module and further subjected to ceptral domain feature-vector normalization.
机译:一种用于提高语音识别中的噪声鲁棒性的方法,其中,前端被用于从输入语音中提取语音特征并提供多个缩放的频谱系数。使用高斯近似将缩放后的频谱系数的直方图归一化为训练集的直方图。然后,通过去相关模块将归一化后的频谱系数转换为一组倒谱系数,并进一步对其进行对域特征向量归一化。

著录项

  • 公开/公告号DE60314128T2

    专利类型

  • 公开/公告日2008-01-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人

    申请/专利号DE2003614128T

  • 发明设计人

    申请日2003-04-28

  • 分类号G10L19/14;G10L15/02;

  • 国家 DE

  • 入库时间 2022-08-21 19:47:45

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