基于语音增强的基频提取算法在语音识别上的应用研究

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音调特征在汉语语音识别中起着非常重要的作用。而音调特征可以由基频特征来刻画和构造。因此在实际的环境中寻找到一种可靠的、有效的基频提取方法是一件很困难的事情。因此，探索基频特征的鲁棒性研究，已成为当今汉语语音识别领域的一个热点。同时音调信息汉语普通话起着构字辨义的作用。但是传统的单流隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）没有对音调信息进行充分地利用。因此如何有效地对音调信息进行建模同样也成为了一个研究热点。
　　本文的主要研究内容包括以下两个方面：
　　 1.构造一种鲁棒的、有效的基频提取算法。考虑到在噪声环境下，基频提取算法的性能下降很快，所以提出把语音增强方法作为基频提取算法的预处理单元。这样我们可以减少噪声对语音频谱的影响，从而有利于正确地提取基频特征。
　　 2.构造出一个采用双流HMM声学建模方法的语音识别系统，来解决传统单流HMM建模方法无法充分利用基频特征这个弊端。这种新的建模方式，是在每一个HMM的状态单元包含两个分布，一部分是用以描述频谱特征，另一部分是用于描述音调特征。从而能够更加实验结果表明，在采用新的基频提取算法和双流HMM声学建模方法情况下，汉语语音识别系统识别系统性能得到了显著提高。

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作者
张琨磊;
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作者单位

中国科学技术大学;

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授予单位中国科学技术大学;
学科电路与系统
授予学位硕士
导师姓名李辉;
年度 2011
页码
总页数
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
语音增强; 基频提取算法; 语音识别; 双流HMM建模;

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