基于多尺度熵和遗传算法改进的语音识别技术

樊海花; 穆春阳; 马行

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基于多尺度熵和遗传算法改进的语音识别技术

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摘要

cqvip:现代语音识别系统大多数都处在复杂的环境中,语音特征的提取势必会受到噪声的影响;在低信噪比环境下的隐马尔可夫模型,它的训练参数容易收敛于局部最小值,导致识别率下降。首先对采集到的语音信号,利用补充的总体经验模态分解(CEEMD)和多尺度熵算法对信号进行随机性检测,该方法在检测出CEEMD分解的异常分量后,进行经验模态分解(EMD);其次将分解得到的近乎纯净的语音信号,作为基于遗传算法改进的隐马尔可夫模型的输入。实验结果表明,利用多尺度熵与遗传算法改进的隐马尔可夫模型相结合的方式,具有更优的收敛速度和优化性能,识别率至少提高1.23%。

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来源
《现代电子技术》 |2019年第6期|126-131|共6页
作者
樊海花; 穆春阳; 马行;
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作者单位

北方民族大学信息与通信技术研究所宁夏银川 750021;

北方民族大学机电工程学院宁夏银川 750021;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TN912.3-34;
关键词
模态分解; 语音识别; 局部收敛; 多尺度熵; 隐马尔可夫模型; 遗传算法;

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