噪聲魯棒性前端方法研究.pdf

1、本論文的研究主題是語音識(shí)別的前端魯棒性問題。語音識(shí)別是為了能讓計(jì)算機(jī)明白人的自然語言，經(jīng)過兒十年的努力，現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展出了不少比較成熟的系統(tǒng)，這些系統(tǒng)在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下(比較理想的環(huán)境下)，語音識(shí)別的識(shí)別率(無論是大詞匯量連續(xù)語音識(shí)別，還是是數(shù)字串或者命令詞的識(shí)別)取得了很高的識(shí)別率。然而，在實(shí)際環(huán)境中，因?yàn)榄h(huán)境噪聲的存在以及信道的影響，說話人情緒，狀態(tài)等因素的影響，使得識(shí)別率在實(shí)際環(huán)境下急劇下降，簡直到了不能容忍的地步。綜合目前的各種情況，

2、語音識(shí)別如果要大規(guī)模走向?qū)嵱茫岸唆敯粜缘耐黄剖且粋€(gè)關(guān)鍵因素。本文嘗試從不同方面，對(duì)語音識(shí)別的前端魯棒性問題的研究做了一些有益的探索。 語音識(shí)別的噪聲魯棒性方法從大的方面可以分為前端方法和后端方法2個(gè)方面。前端方法主要著眼于消除噪聲對(duì)語音特征的影響，或者提取具有抗噪聲性能的語音特征，后端方法主要著眼于使得已經(jīng)訓(xùn)練得到的系統(tǒng)具有更大的適應(yīng)性和寬容性，或者能夠適時(shí)調(diào)整系統(tǒng)模型，使得模型能夠動(dòng)態(tài)跟蹤不斷變換的環(huán)境，取得最好的識(shí)別效果。

3、 文章首先對(duì)語音識(shí)別的歷史，現(xiàn)狀，面臨的難題以及實(shí)際應(yīng)用等方面的情況進(jìn)行了比較翔實(shí)地?cái)⑹觥?魯棒性問題方面的方法很多很雜，每一種方法都有它的的特點(diǎn)和適用范圍，而且至今缺乏一種能對(duì)所有魯棒性問題都比較有效的方法，針對(duì)這種情況，論文在第二章對(duì)魯棒性前端問題進(jìn)行了比較全面的歸納和總結(jié)。 論文在第三章用LDA方法在Aurora2數(shù)據(jù)庫上面進(jìn)行了提高噪聲魯棒性和降低運(yùn)算量方面的應(yīng)用。事實(shí)上，如果一個(gè)語音識(shí)別系統(tǒng)要取得很好的

4、識(shí)別效果，一般來說都要包括區(qū)分性訓(xùn)練的成分，而LDA方法能滿足這種要求。 第四章詳細(xì)講述了一種新的前端特征提取算法，即翹曲離散傅里葉變換在前端特征提取中的應(yīng)用，該方法模擬了人的耳朵對(duì)高頻分量和低頻分量具有不同的分辨率這個(gè)特點(diǎn)。在第五章里面，針對(duì)實(shí)際的工程使用需要，對(duì)一些性能比較好的前端方法尤其是雙高斯方法進(jìn)行了他們的on-line方法實(shí)現(xiàn)。 第六章介紹了經(jīng)典的兒種語音特征規(guī)整方法在Aurora2數(shù)據(jù)庫上面的測(cè)試情況。論文