改進(jìn)RASTA-PLP語(yǔ)音特征參數(shù)提取算法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、由于人耳對(duì)聲音的接受能力很強(qiáng),所以基于聽(tīng)覺(jué)特性的語(yǔ)音特征最能反映聲音的本質(zhì),具有好的魯棒性。因此,基于聽(tīng)覺(jué)特性的語(yǔ)音特征提取方法在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域中日益受到重視。
   本文首先在噪聲環(huán)境下,對(duì)基于聽(tīng)覺(jué)特性的PLP(Perceptual Linear Predictive,感覺(jué)加權(quán)線性預(yù)測(cè))特征參數(shù)和RASTA(RelAtive SpecTrA)-PLP特征參數(shù)的提取算法進(jìn)行了研究。PLP特征參數(shù)在臨界頻帶分析處理、等響度曲線預(yù)加重

2、和強(qiáng)度響度轉(zhuǎn)換上模擬了人耳的聽(tīng)覺(jué)特性,是全極點(diǎn)模型的一組系數(shù)。RASTA濾波器等效于一種IIR濾波器,它的高通部分可以抑制平穩(wěn)的非語(yǔ)言學(xué)背景,低通部分則有助于平滑幀與幀之間的快速變化。將RASTA濾波技術(shù)應(yīng)用于PLP特征參數(shù)的提取中,提高了參數(shù)的識(shí)別率,取得了好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
   其次,本文使用半升正弦函數(shù)倒譜提升技術(shù)、差分技術(shù)、倒譜提升和差分的聯(lián)合技術(shù)以及差分和倒譜均值減的聯(lián)合技術(shù)來(lái)改進(jìn)RASTA-PLP特征參數(shù)。半升正弦函數(shù)

3、(Half Raised-Sine Function,HRSF)倒譜提升技術(shù)可以降低易受噪聲干擾的低階分量值,同時(shí)提高數(shù)值相對(duì)小的中高階分量值。差分技術(shù)可以體現(xiàn)語(yǔ)音特征參數(shù)的動(dòng)態(tài)特征。倒譜均值減(Ceptral Mean Subtraction,CMS)技術(shù)可以減少通道噪聲。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后特征參數(shù)的識(shí)別結(jié)果優(yōu)于原始特征參數(shù)的識(shí)別結(jié)果。
   最后,本文將語(yǔ)音增強(qiáng)中的譜減法和維納濾波技術(shù)應(yīng)用于改進(jìn)后的RASTA-PLP特征參

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