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本文提出了一種基于概率模型的特征補償算法。該方法基于語音和噪聲的先驗概率
密度，在倒譜域對語音特征參數(shù)進行最小均方誤差預測(MMSE)，提高識別精度。實驗結果表明，本文方法能有效提高噪聲環(huán)境下的中文連續(xù)語音識別的正確率。
關鍵詞：語音識別，噪聲抑止，MMSE，概率模型
近年來，噪聲環(huán)境下的語音識別已成為識別領域的一個研究熱點。它們通?？煞譃轭l譜
域補償[1][2]如譜減法和維納濾波法，特征域補償以及模型域補償[3]三個方面。頻域補償方法缺點是需假設語音信號為高斯分布，且不能準確預測噪聲的功率譜。本文基于語音和噪聲的聯(lián)合概率模型，在對數(shù)美爾頻域對語音參數(shù)進行統(tǒng)計學習和推理，并根據(jù)語音學特征，利用特征參數(shù)的預測值提高識別精度。
密度，在倒譜域對語音特征參數(shù)進行最小均方誤差預測(MMSE)，提高識別精度。實驗結果表明，本文方法能有效提高噪聲環(huán)境下的中文連續(xù)語音識別的正確率。
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近年來，噪聲環(huán)境下的語音識別已成為識別領域的一個研究熱點。它們通?？煞譃轭l譜
域補償[1][2]如譜減法和維納濾波法，特征域補償以及模型域補償[3]三個方面。頻域補償方法缺點是需假設語音信號為高斯分布，且不能準確預測噪聲的功率譜。本文基于語音和噪聲的聯(lián)合概率模型，在對數(shù)美爾頻域對語音參數(shù)進行統(tǒng)計學習和推理，并根據(jù)語音學特征，利用特征參數(shù)的預測值提高識別精度。
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