Tech. Univ. of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania;
hidden Markov models; interpolation; speech recognition; automatic speech recognition; glimpsing algorithm; linear interpolation; noise systems; spectrotemporal excitation pattern representations; STEP representation; glimpsing; speech recognition in noise;
机译:二进制掩码模式在背景噪声中自动语音识别中的作用
机译:基于示例的稀疏表示,用于噪声鲁棒的自动语音识别
机译:使用线性插值方案改进基于特征空间的语音图形识别
机译:光谱仪激励模式表示的线性插值在噪声存在下自动语音识别
机译:压缩非线性表示语音频谱幅度提高语音自动识别的鲁棒性。
机译:二进制掩码模式在背景中自动语音识别中的作用噪声
机译:在存在工业噪声的情况下具有线性和非线性放大的语音识别
机译:同声道语音干扰下的自动语音识别