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1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息技術(shù)的持續(xù)發(fā)展,語(yǔ)音交互已經(jīng)成為人機(jī)交互的重要手段。語(yǔ)音技術(shù)特別是語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的高速發(fā)展,讓語(yǔ)音識(shí)別由實(shí)驗(yàn)室走向了實(shí)際地應(yīng)用。隨著語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)應(yīng)用地逐漸深入,新的問(wèn)題也不斷地涌現(xiàn)出來(lái),特別是在現(xiàn)實(shí)環(huán)境識(shí)別時(shí)的噪聲問(wèn)題,嚴(yán)重地影響了語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率。并行模型補(bǔ)償算法(PMC)是由英國(guó)劍橋大學(xué)的M.J.F.Gales首先提出的一種針對(duì)噪聲環(huán)境下語(yǔ)音識(shí)別的一種模型級(jí)的補(bǔ)償方法。PMC算法使用干凈的語(yǔ)音進(jìn)行語(yǔ)音模型的訓(xùn)練
2、,在識(shí)別的時(shí)候,利用說(shuō)話(huà)人說(shuō)話(huà)時(shí)的停頓,動(dòng)態(tài)的采集環(huán)境中的噪聲,訓(xùn)練下一時(shí)段的語(yǔ)音模型。PMC算法的優(yōu)點(diǎn)是動(dòng)態(tài)的采集了說(shuō)話(huà)人說(shuō)話(huà)時(shí)的環(huán)境噪聲,將噪聲信息充分包含到語(yǔ)音模型之中,從而提高了識(shí)別系統(tǒng)的魯棒性。 由于PMC算法沒(méi)有完全考慮噪聲對(duì)語(yǔ)音的破壞程度,完全使用所有頻帶進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別。本文在PMC算法的基礎(chǔ)上引入了可靠信息的思想,在使用PMC算法之前對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行分頻(分流),根據(jù)環(huán)境中信噪比的不同,給不同的流賦予不同的權(quán)值,在某些特
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