一种抗噪声的语音识别方法研究

语音用于人们日常生活交流、外界信息获取,语音传递了特定信息,这种信息传递方式为生活带来诸多便利.随着信息时代来临,语音识别成为一项关键技术,技术人员提取、分析语音的特征参数,识别不同背景噪声环境中说话人声波,采用不同的识别模型和滤波方法,改进模型算法,通过对比识别效果表明,语音识别系统抗噪声能力得到有效提升.     

噪声环境下语音能量的MMSE估计及其在语音识别中的应用

语音识别中,语音信号能量是一个重要的识别特征参数.在噪声环境下,语音信号能量产生的畸变是导致识别率下降的原因之一.本文依据RASTA-PLP分析的增益参数和最小均方误差估计准则,给出了带噪语音能量和干净语音信号能量的线性映射关系.在中文连续语音识别中的应用表明,利用该映射关系得到的干净语音能量估计,可使信噪比为5dB的白噪声环境下的识别正确率提高21.36%.     

特定人汉语数码语音抗噪识别方法

本文提出一种连续隐邓尔可夫模型（ＣＨＭＭ）和人工神经网络（ＡＮＮ）相结合的鲁棒性识别方法。用于噪声环境下特定人数码语音识别,该方法以ＣＨＭＭ的输出作为系统的识别矢量,利用人工神经网络的模式分类和自学习功能,从识别矢量空间中提取语音预识别矢量,再由识别结果进行识别输出。实验证明,这种基于ＣＨＭＭＡＮＮ的数码语音识别方法明显地提高了系统的噪声鲁棒性,适用于中小词表语音识别系统。     

噪声下差分复合子带语音识别方法

本文根据子带特征反映语音信号局部特性和全带特征反映语音信号整体特性的事实，提出了 一种差分复合子带语音识别新方法。先用频谱差分减少噪声的干扰，再将多子带特征识别概率与全带特征识别概率相结合进行综合判决，以得到最终识别结果。将新方法应用于TIMIT数据包0－9十个英文数字和E－Set在NoiseX92的白噪声和F16战机噪声下的识别实验。实验结果表明新方法比传统方法识别性能有很大提高。     

噪声自适应的多数据流复合子带语音识别方法

首先针对现有丢失数据语音识别技术中的边缘化(marginalisation)技术在特征运用上的局限,提出了一种倒谱特征分量的可靠性估计方法,将边缘化技术推广到常用的倒谱语音识别系统中; 然后利用基于全带和子带倒谱特征的边缘化识别器在不同噪声中的互补性能,提出了一种噪声自适应的多数据流复合子带语音识别方法。实验结果表明,所提识别方法可以自适应地选出全带和子带数据流中受噪声影响较小者并以之为主要依据进行识别,有效地提高了识别系统在多变噪声环境中的鲁棒性。     

基于子带能量累积变化的语音端点检测

噪声环境下的语音端点检测在稳健语音识别中占有十分重要的地位。根据噪音和语音子带能量的累积分布变化,提出一种新的语音信号端点检测算法。通过计算各帧的子带能量变化程度,并以此设定门限进行语音端点的检测。实验表明,与一些传统的端点检测算法比较,该算法在速度和抗噪声能力上都有所增强,适合低信噪比下的语音端点检测。     

基于Teager能量算子的语音端点检测算法研究

语音识别中端点检测是很重要的环节,检测的好坏直接影响到后面的语音识别的效果。传统使用的短时能量与短时过零率方法在信噪比较低时,不能有效地检测语音端点,检测准确率较低。利用Teager能量算子的非线性特性,能在抑制背景噪声的同时对平稳和不平稳信号有不同程度的衰减。因此,文中提出一种基于Teager能量算子的端点检测方法,并进行改进检测算法。经过实验证明,改进的算法与短时能量检测的结果相比,该算法在信噪比较低的情况下,能够比较准确地检测出语音的起始端点,同时语音端点检测准确率比较高,验证了该算法的有效性。     

噪声环境下畸变模型线性化处理的顽健语音识别方法

针对噪声环境下语音识别的顽健性问题,考虑到梅尔倒谱系数(MFCC, Mel-frequency cepstral coefficient)域的畸变模型高度非线性且难以处理,用分段线性插值函数代替对数函数,提出了一种新的线性畸变模型.在此基础上,导出了噪声参数估计和声学模型补偿方法,无需采用矢量泰勒级数(VTS, vector Taylor series)展开作近似处理,有效避免了模型误差的引入,增强了系统在噪声环境下的顽健性.     

基于局部方向能量的鲁棒图像融合算法

针对现有小波类图像融合算法在特征表达上的不足,将对偶树复数小波变换引入图像融合中。Robins等的研究表明,局部能量对各类图像特征的表达和定位具有稳健性。基于对偶树复数小波变换,定义了局部方向能量和局部能量,结合人类视觉系统对图像特征的响应特性,定义了局部带限对比度,表达特征的显著性。实时图像融合系统中,输入可能被随机噪声污染。根据图像特征和噪声局部方向能量分布不同的特点,定义了局部方向能量熵,用以自适应改善带限对比度,提高融合过程对噪声的鲁棒性。对融合算法仿真结果的主客观性能分析,充分验证了本文提出的鲁棒的图像融合算法的卓越性能。     

低信噪比下基于FastIca和MMSE-LSA的语音识别

针对在低信噪比环境下语音识别率较低的问题,提出了一种基于FastIca和MMSE-LSA相结合的算法。首先,用FastIca对低信噪比语音进行语音提取,再使用MMSE-LSA方法处理得到信噪比改善的语音信号。用0~9十个数字做孤立词语音识别。仿真实验证明,用本算法增强后的语音识别率达到80%以上,可以有效地提高低信噪比环境下语音识别率。     

基于谱减的Robust电话语音识别方法

谱减技术是语音增强的有效方法，并被成功地应用到了车辆等环境下的Ｒｏｂｕｓｔ语音识别中。文章对将谱减技术应用到电话语音识别中的加性噪声去除上进行了尝试。实验验证该方法有利于改进电话语音识别的性能，对不特定话音８４个孤立词的实验，误识率下降了２１．８％。     

基于局部能量的小波图像融合新方法

提出了一种新的基于局部能量的小波图像融合规则。新规则根据局部能量的大小关系,将选择和加权平均相结合。当两幅图像的局部能量比较接近时,采用加权平均的融合方式;当差别比较大时,选择局部能量较大的信号作为融合信号。在充分保留显著图像细节信息的前提下,进一步增强了算法的稳定性。实验结果表明新规则能取得更好的融合效果。关键词：Abstract：Key words：     

基于区域能量比的红外与可见光图像融合方法

目前大部分基于小波变换的图像融合算法只是考虑单个小波系数的独立性或者其邻域的相关性,这样影响了图像融合的结果.针对这一点,提出一种新的基于区域能量比的图像融合算法.实验结果表明该算法能够较好地保留光谱信息和细节信息.     

Class‐Based Histogram Equalization for Robust Speech Recognition

A new class‐based histogram equalization method is proposed for robust speech recognition. The proposed method aims at not only compensating the acoustic mismatch between training and test environments, but also at reducing the discrepancy between the phonetic distributions of training and test speech data. The algorithm utilizes multiple class‐specific reference and test cumulative distribution functions, classifies the noisy test features into their corresponding classes, and equalizes the features by using their corresponding class‐specific reference and test distributions. Experiments on the Aurora 2 database proved the effectiveness of the proposed method by reducing relative errors by 18.74%, 17.52%, and 23.45% over the conventional histogram equalization method and by 59.43%, 66.00%, and 50.50% over mel‐cepstral‐based features for test sets A, B, and C, respectively.     

基于连续HMM的孤立语音鲁棒性识别方法

对于基于连续稳马尔可夫模的语音识别系统,为了提高系统在环境噪声下的鲁棒性,本文提出了一种能有效抑制加性平稳噪声和通道卷积噪声的相对自相关序列的Ｍｅｌ倒谱参数（ＲＡＳ＿ＭＦＣＣ＋△ＲＡＳ＿ＭＦＣＣ）,进行特征参数级的去噪,明显地改善了系统的噪声鲁棒性。     

基于环境特征判别学习的顽健语音识别方法

提出一种基于环境特征判别学习的顽健语音识别方法 ,它首先通过使用一个简单的分类器和梯度下降法迭代地学得环境特征 ,接着利用得到的环境特征从观测到的混噪语音特征中估计出纯净的语音特征 ,然后将估计出来的纯净语音特征用到后端的HMM分类器中 .使用所提出的方法对不特定话者小词表进行实验 ,其系统误识率与基本HMM系统相比下降了 33 3% .