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基于子带信息的鲁棒语音特征提取框架 总被引:2,自引:1,他引:2
本文提出一种鲁棒语音特征提取框架。通过使用一种基于子带能量分布的噪声估计方法,无需静音段,就可以估计出带噪语音的子带噪声,同时提出结合谱减和谱加权方法对特征进行处理,最终生成具有较高鲁棒性的特征。
实验证明,在语音识别系统中,这种特征可以有效提高语音识别的鲁棒性,在噪声较强(信噪比0dB到15dB)的情况下,识别率可以提高20%以上;并且,在干净语音的情况下又能保证识别率没有大的下降;同时,这种特征上的处理方法对各种噪声的适应能力都很强,无需对噪声进行预先分类即可得到很好的抗噪效果。 相似文献
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基于贝叶斯方法的鲁棒语音切分 总被引:1,自引:0,他引:1
在基于隐马尔科夫模型的语音切分基础上,融合了不受噪声干扰的先验切分模型,提出了基于贝叶斯方法的语间切分方法。在贝叶斯切分方法的框架内,作者首先对语音序列进行了变换,将由切分点构成的序列变为由音节长度构成的序列。然后,假设音节长度序列符合一阶马尔科夫过程,经过归一化处理后,求出了切分的先验概率公式,得到了贝叶斯方法的切分模型。在噪声环境下的实验证明,由于切分模型独立于噪声,对在噪声环境下声学模型的失配提供了很好的补偿,使得语音切分的鲁棒性大大增加。 相似文献
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基于相对自相关序列MFCC特征的丢失数据带噪语音识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于相对自相关序列(Relative Autocorrelation Sequences,RAS)MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)特征的丢失数据带噪语音识别新方法.首先分析了环境噪声对RAS-MFCC的影响,提出了一种基于掩盖原理的不可靠分量检测方法;然后采用丢失数据(Missing data,MD)技术来消除畸变分量对识别过程的影响.实验结果表明,本文所提的识别方法可以在不同类型和信噪比的噪声环境中有效提高RAS-MFCC的识别率,并且其性能优于典型的基于滤波器组(Filter bank)语音特征的丢失数据语音识别方法. 相似文献
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目前,自动语音识别系统往往会因为环境中复杂因素的影响,造成训练环境和测试环境存在不匹配现象,使得识别系统性能大幅度下降,极大地限制了语音识别技术的应用范围。近年来,很多鲁棒语音识别技术成功地被提出,这些技术的目标都是相同的,主要是提高系统的鲁棒性,进而提高识别率。其中,基于特征的归一化技术简单而有效,常常被作为鲁棒语音识别的首选方法,它主要是通过对特征向量的统计属性、累积密度函数或功率谱的归一化来补偿环境不匹配产生的影响。该文主要对目前主流的归一化方法进行介绍,其中包括倒谱矩归一化方法、直方图均衡化方法以及调频谱归一化方法等。 相似文献
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针对图像复原过程中,观测图像由于成像偏差,环境系统随机噪声等原因造成的偏差问题,在进行特征提取时,采用深度学习获取图像的语义特征信息,从而更好地获取图像的语义边缘信息。进行数据标注时,为了规避传统标注的不准确的情况,在不利用标签信息的情况下,为减轻甚至消除由于随机采样导致的假阴性样本对(FNP),提出了一种噪声鲁棒的对比损失函数,该函数可自适应地防止FNP给网络优化带来的消极影响。通过实验验证了方法的有效性。 相似文献
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一种基于听觉模型的语音特征提取方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于听觉模型的语音特征提取方法,从信号的过零点获得频率信息,从振幅值和非线性压缩获得强度信息,并对这种方法进行了误差分析,证明其噪声的鲁棒性。 相似文献
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基于语音增强失真补偿的抗噪声语音识别技术 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种基于语音增强失真补偿的抗噪声语音识别算法。在前端,语音增强有效地抑制背景噪声;语音增强带来的频谱失真和剩余噪声是对语音识别不利的因素,其影响将通过识别阶段的并行模型合并或特征提取阶段的倒谱均值归一化得到补偿。实验结果表明,此算法能够在非常宽的信噪比范围内显著的提高语音识别系统在噪声环境下的识别精度,在低信噪比情况下的效果尤其明显,如对-5dB的白噪声,相对于基线识别器,该算法可使误识率下降67.4%。 相似文献
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稳健语音识别技术研究 总被引:4,自引:0,他引:4
文章在简单叙述稳健语音识别技术产生的背景后,着重介绍了现阶段国内外有关稳健语音识别的主要技术、研究现状及未来发展方向。首先简述了引起语音质量恶化、影响语音识别系统稳健性的干扰源。然后介绍了抗噪语音特征的提取、声学预处理、麦克风阵列及基于人耳的听觉处理等技术路线及发展现状。最后讨论了稳健语音识别技术未来的发展方向。 相似文献
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语音识别中动态时间规整和隐马尔可夫统一模型 总被引:1,自引:0,他引:1
对于目前在语音识别中广泛使用的两种技术即动态时间规整(DTW)技术和隐马尔可夫模型(HMM)的本质联系,提出了二者的统一模型(DHUM,DTW and HMM Uni-fied Model),并分别给出DTW和HM向DHUM的转换关系。文中还提出了用DHUM解决更接近语音实际情况的高阶HMM作语音识别时所面临的运算量过大的问题。中等词表的识别实验结果表明,建立在DHUM之上的识别器的识别性能不低于 相似文献
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基于计算听觉场景分析和语者模型信息的语音识别鲁棒前端研究 总被引:1,自引:0,他引:1
传统抗噪算法无法解决人声背景下语音识别(Automatic speech recognition, ASR)系统的鲁棒性问题. 本文提出了一种基于计算听觉场景分析(Computational auditory scene analysis, CASA)和语者模型信息的混合语音分离系统. 该系统在CASA框架下, 利用语者模型信息和因子最大矢量量化(Factorial-max vector quantization, MAXVQ)方法进行实值掩码估计, 实现了两语者混合语音中有效地分离出目标说话人语音的目标, 从而为ASR系统提供了鲁棒的识别前端. 在语音分离挑战(Speech separation challenge, SSC)数据集上的评估表明, 相比基线系统, 本文所提出的系统的语音识别正确率提高了15.68%. 相关的实验结果也验证了本文提出的多语者识别和实值掩码估计的有效性. 相似文献
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本文提出了一种线性预测分析方法。通过估计频率抽样获得谱包,由归一化频率估计谱包;谱包规定在mel频率级,由IDFT提取抽样自相关估计,我们从抽样自相关的结果最终获得谱包cepstral系数(SEC)。HMM(Hidden Markov Model)识别实验表明,SEC与其它算法相比较,在低信噪比时,识别性能明显提高。 相似文献
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针对调度语音识别过程中单遍解码词图生成算法所生成词图精度较差的问题,研究基于语言模型的调度语音智能识别方法。构建由训练过程和识别过程组成的调度语音智能识别模型,训练过程中该模型提取语音数据的语音向量序列构建声学子模型,利用语言子模型训练文本数据构建语音词图,识别过程中对声学子模型、语音词图以及发音词典实施语音解码与搜索获取最优词序列,基于最优词序列完成调度语音智能识别。测试结果显示研究方法所生成的词图精度较高,可准确识别调度语音。 相似文献