基于Missing Data的抗噪聲語音識別.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、讓機器能夠理解人類所講語言的內(nèi)容，這是人類一直努力追求實現(xiàn)的一個夢想。隨著隱馬爾可夫模型(HMM)的應(yīng)用，計算機已可以很好地識別安靜環(huán)境中的語音。但是，一旦出現(xiàn)噪音識別率將明顯地下降，噪音很嚴(yán)重時計算機甚至不能識別出任何內(nèi)容。顯然這與人們追求的目標(biāo)相去甚遠(yuǎn)，因此不斷有抗噪聲的語音識別算法被提出。 本文就是針對一種普遍適用于各種噪聲環(huán)境的識別算法MissingData技術(shù)提出了改進的方法，根據(jù)語音單元能量大小不同，運用不同的方法來

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