[发明专利]一种基于双特征模型的鲁棒语音识别方法有效
| 申请号： | 201711112809.3 | 申请日： | 2017-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN108022588B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 吕勇 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G10L15/20 | 分类号： | G10L15/20;G10L15/14;G10L25/24 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 李玉平 |
| 地址： | 210098 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于双特征模型的鲁棒语音识别方法，针对语音的低能量系数容易被噪声覆盖的特点，用幂函数取代对数函数，对含噪输入语音的Mel谱系数进行压缩，得到含噪语音的幂美尔频率倒谱系数(PMFCC：Power Mel Frequency Cepstral Coefficients)，并根据含噪输入语音对声学模型的参数进行变换，使其与当前环境相匹配；如果输入语音是纯净测试语音，则仍采用传统的MFCC进行声学解码。本发明可以在保持纯净输入语音高识别率的同时，提高含噪语音的抗噪声能力，优于传统的单MFCC语音识别系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 模型 语音 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于双特征模型的鲁棒语音识别方法，其特征在于，针对语音的低能量系数容易被噪声覆盖的特点，用幂函数取代对数函数，对含噪输入语音的Mel谱系数进行压缩，得到含噪语音的幂美尔频率倒谱系数(PMFCC：Power Mel Frequency CepstralCoefficients)，并根据含噪输入语音对声学模型的参数进行变换，使其与当前环境相匹配；如果输入语音是纯净测试语音，则仍采用MFCC进行声学解码，保持纯净语音的高识别率。
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