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文檔簡介
1、目前的語音識別系統(tǒng)對純凈語音可以達到非常高的識別精度,但是環(huán)境噪聲給語音識別系統(tǒng)造成很大的影響,導致識別器的性能急劇下降。因此抗噪問題是語音識別真正達到實用必須解決的關鍵問題。
首先,對語音端點檢測的傳統(tǒng)方法進行了改進:采用語音信號的短時能量和過零率結合,并根據(jù)實驗結果合理的設置了門限和判定方法。在強噪音環(huán)境下,提出了結合譜減算法的新的端點檢測算法。
其次,闡述現(xiàn)階段常用去噪方法:二項式加權、維納濾波、譜減法等。針對
2、譜減法存在的三大問題,提出解決方案,并結合新的端點檢測算法和MFCC,提出了二次去噪算法。比較各種方法的識別率,發(fā)現(xiàn)新的算法對噪聲削弱效果較好。
然后,研究了HMM模型,討論了HMM需要解決的三大經典問題及解決方法,并介紹了語言模型的重要性和局限性,以及在大詞匯量的語音識別中如何使用 N元語言模型。
最后,基于以上的分析結果,在 matlab7.0實驗環(huán)境下,對比四種去噪方法對孤立數(shù)字識別率的影響。在此基礎上,構建了
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