鲁棒语音识别中基于统计方法的时域滤波技术的研究

摘要：

时域滤波作为一种噪声补偿技术可应用于自动语音识别的前端以提高系统的鲁棒性.本文研究了两种基于统计方法的时域滤波技术:1)基于主成分分析方法2)基于线性区间划分方法.通过在不同噪声条件下的非特定人汉语数字串识别实验对这两种方法的性能进行了评估,并同传统的非统计方法的时域滤波技术(如RASTA处理)作比较.

关键词： 自动语音识别 时域滤波 统计方法 鲁棒性 噪声补偿

作者: 赵军辉 匡镜明 黄石磊

作者单位: 北京理工大学电子工程系(北京)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第六届全国现代语音学学术会议

会议地点: 天津

会议语种:中文

页码: 553-558

在线出版日期: 2003-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）