基于信噪比估计的HMM最大后验概率非线性类估计算法
研究表明，噪声环境下的语音识别系统性能与识别语音中噪声和识别对象的功率谱密切相关.本文以听觉试验为基础，提出一种新的基于信噪比估计的HMM最大后验概率非线性类估计算法，用以提高识别系统的鲁棒性。本算法利用多种噪声和识别对象功率谱差异，采用最大后验估计和多层感知机(MLP)非线性映射对噪声环境进行补偿，以减少识别系统由于环境不匹配而导致的识别性能下降。实验表明：该算法性能明显优于最大后验线性回归算法和Sangita的子带语音识别算法。
语音识别 隐马尔可夫模型 信噪比估计 估计算法 功率谱 噪声环境 识别性能
孙暐 吴镇扬 刘海滨 周琳
东南大学无线电系
国内会议
南京市第五届青年学术年会(中国科协第五届青年学术年会卫星会议)
南京
中文
358-362
2004-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）