基于FSS与PLP的噪声鲁棒语音识别

王振力; 白志强; 朱江

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基于FSS与PLP的噪声鲁棒语音识别

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提出了一种基于分数阶谱相减(FSS)与感知线性预测(PLP)相结合的噪声鲁棒语音识别方法,记为FSS+PLPC。该方法首先通过FSS在分数阶Fourier域对带噪语音进行降噪处理,然后计算增强语音的均方误差和Itakura距离并进行比较,以获得FSS的近似最优分数阶阶数。最后对根据此阶数得到的增强语音提取感知线性预测倒谱(PLPC)。实验结果表明,FSS+PLPC对于数字语音的识别性能优于传统的谱减法(SS+PLPC)和感知线性预测倒谱(PLPC)法,并且随着信噪比的降低FSS+PLPC表现出较好的噪声鲁棒性。

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来源
《南京邮电大学学报：自然科学版》 |2008年第4期|12-15|共5页
作者
王振力; 白志强; 朱江;
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作者单位

南京国际关系学院博士后流动站;

江苏南京210039;

南京陆军指挥学院军事运筹教研室;

江苏南京210045;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类语音识别与设备;
关键词
噪声鲁棒语音识别; 语音增强; 谱减法; 分数阶Fourier变换; 感知线性预测;

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