噪声背景下语音识别特征参数选择研究
为提高语音识别系统的实用性与实时性，该文采用缺失特征分量的方法研究了美尔频率倒谱系数静态特征及其一阶差分各分量对识别率的影响。在不同信噪比情况下，分别对含白噪声、粉红噪声、车载噪声和工厂噪声这四种典型噪声的语音进行了实验研究，结果表明：在保证系统有较高识别率的情况下，在低信噪比时，含白噪声的语音信号缺失美尔频率倒谱系数静态特征及其一阶差分的低阶分量，有助于提升识别率；含粉红噪声的语音识别系统和含工厂噪声的语音识别系统，不能缺失美尔倒谱频率系数和美尔倒谱频率系数的一阶差分的任何特征分量；含车载噪声的语音可以缺失部分高阶MFCC分量和部分一阶差分分量。
语音识别 特征提取 美尔倒谱频率系数 噪声背景 参数选择
刘顺兰 窦园园 应娜
杭州电子科技大学通信学院,浙江杭州 310018
国内会议
杭州
中文
73-76
2011-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）