一种基于子带最大似然线性回归的鲁棒语音识别方法

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目前语音识别系统在训练与测试条件一致的情况下可以达到很高的识别率，但具体到实际应用中，由于说话人的变化、环境条件的变化以及噪声等因素的影响，会使识别系统的性能急剧下降。模型自适应算法是减小环境失配影响的有效方法之一，它通过少量自适应数据将模型参数变换到识别环境。最大似然线性回归(MLLR)是一种常用于减小环境失配影响的模型自适应算法。
　　本文针对最大似然线性回归算法在低信噪比环境下误识率较高的缺点进行了研究，采用一种子带最大似然线性回归(SMLLR)方法用于非特定人的语音识别系统的鲁棒性研究。实验表明，本文算法可以有效地提高低信噪比环境下非特定人语音识别系统的识别率。

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作者
周懿;
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作者单位

苏州大学;

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授予单位苏州大学;
学科电子与通信工程
授予学位硕士
导师姓名俞一彪;
年度 2009
页码
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原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类语音识别与设备;
关键词
语音识别; 自适应模型; 信号处理;

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