基于HMM的混响环境下语音识别研究

叶硕; 杜珍珍; 彭春堂; 贺娟

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基于HMM的混响环境下语音识别研究

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语音识别是实现人机交互的关键技术之一.当语音信号处于狭小环境时,源信号将与延迟衰减后的信号叠加在一起,从而引起混响,导致信号失真、降低了语音的清晰度.为提高语音识别系统的性能,提出一种使用卷积同态滤波器去混响的方法,并用隐马尔可夫模型对语音的时序进行建模.隐马尔可夫模型是一种广泛用于语音识别的、用于描述随机过程统计特性的概率模型,使用前向后向算法降低计算复杂度,使用Baum-Welch算法得到重估模型参数,使用Viterbi算法找到最优的语音识别结果.实验结果表明,在无噪声环境下,该模型在识别正常语音时具有较高的可靠性,实现了短词汇非特定人的语音识别,并能有效解决语音混响问题.相较于未处理的混响语音,识别正确率提高了4％～5％,较好地实现了混响环境下的语音识别.

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来源
《计算机技术与发展》 |2019年第8期|76-80|共5页
作者
叶硕; 杜珍珍; 彭春堂; 贺娟;
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作者单位

武汉邮电科学研究院;

湖北武汉 430000;

武汉邮电科学研究院;

湖北武汉 430000;

武汉邮电科学研究院;

湖北武汉 430000;

武汉邮电科学研究院;

湖北武汉 430000;

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正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
语音识别; 混响; 卷积同态滤波; 隐马尔可夫模型;

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