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语音识别中的两级MEL域滤波器组维纳滤波方法 总被引:2,自引:0,他引:2
欧洲电信标准化协会(European Telecommunications Standards Institute,简称ETSI)于2002年10月发布了分布式语音识别的鲁棒性前端标准。该标准参数的鲁棒性远优于MFCC参数。为了能够在低运算资源的设备上实现鲁棒性前端,在ETSI标准的核心两级维纳滤波算法的基础上,我们提出了一种新方法以提高算法效率。我们首先在Mel域滤波器组幅度上构造维纳滤波器,然后对维纳滤波器系数进行平滑。最后,将维纳滤波器直接应用到Mel域滤波器组幅度上。实验表明,新方法在保持ETSI两级维纳滤波算法出色性能的同时,大大地降低了运算量。 相似文献
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对特征参数概率分布的实验分析表明,在有噪声影响的情况下,特征参数通常呈现双峰分布.据此,本文提出了一种新的,基于双高斯的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的特征参数归一化方法,以提高语音识别系统的鲁棒性.该方法采用更为细致的双高斯模型来表达特征参数的累积分布函数(CDF),并依据估计得到的CDF进行参数变换将训练和识别时的特征参数的分布都规整为标准高斯分布,从而提高识别正确率.在Aurora 2和Aurora 3数据库上的实验结果表明,本文提出的方法的性能明显好于传统的倒谱均值规整(Cepstral mean normalization,CMN)和倒谱均值方差规整(Cepstral mean and variance normalization,CMVN)方法,而与非参数化方法-直方图均衡特征规整方法的性能基本相当. 相似文献
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提出了一种适合于纯软件H/PC语音压缩与重放的高音质、低复杂度的5kbps语音编码器——PS-ACELP(pre-searchalgebraic-code-excitedlinear-prediction).这个编码器的语音质量与ITU-T的G.723.1的5.3kbps编码器的语音质量相当,算法复杂度约为G.723.1的三分之一,约7MIPS.详细分析了所提出算法取得低运算复杂度的原因和过程.由于具有高音质、低复杂度、低码速率的特点,PS-ACELP算法可以广泛地应用于纯软件实现的语音压缩与重放、Voi 相似文献
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