汽車駕駛環(huán)境中的魯棒性語音識別.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著汽車越來越多的走入人們的生活，人們對汽車舒適性以及安全性要求的提高，使得各汽車生產(chǎn)廠家和研究學(xué)者不斷尋求各種更方便、更快捷的汽車電子操控方式，語音識別技術(shù)在車載電子設(shè)備上的應(yīng)用無疑可以解決很多操控方面的難題。目前實驗室環(huán)境下的語音識別已經(jīng)達(dá)到很高的識別率，但是現(xiàn)實生活中無處不在的噪聲使得訓(xùn)練環(huán)境和測試環(huán)境的不匹配，導(dǎo)致識別率降低。因此提高汽車駕駛環(huán)境下語音識別的魯棒性成為當(dāng)前車載語音識別研究的熱點。本文主要研究工作有以下幾點：

2、>　　 (1)搭建了一個基于隱馬爾科夫模型(Hidden Markov Model，HMM)的語音識別實驗系統(tǒng)。根據(jù)不同實驗建立了完整的孤立詞識別語音庫和噪聲庫以及噪聲度量標(biāo)準(zhǔn)，保證了實驗的可重復(fù)性。
　　 (2)提出一種MEL頻率隨機(jī)映射(RP_MFCC)倒譜特征參數(shù)，并通過實驗驗證了該倒譜特征參數(shù)比傳統(tǒng)的MEL倒譜特征參數(shù)在低信噪比環(huán)境下有更高的識別率和更好的抗噪性能，提高了語音識別的魯棒性。
　　 (3)提出了語

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