【摘 要】
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语音识别系统的应用日益广泛，然而鲁棒性问题却一直是实际应用中令人困扰的主要问题之一。现实环境的多样性，训练测试阶段工作条件和声学环境的不匹配，致使系统的性能急剧下降。解决语音识别系统的鲁棒性问题，一般从模型补偿、前端降噪、鲁棒特征三个方面着手。本文介绍了两种基于MVDR(最小方差无失真响应)的鲁棒语音识别特征参数MVDR-MFCC、PMCC，以期待达到较好的抗噪性能。
【机 构】
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桂林电子科技大学,信息与通信学院 541004
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语音识别系统的应用日益广泛，然而鲁棒性问题却一直是实际应用中令人困扰的主要问题之一。现实环境的多样性，训练测试阶段工作条件和声学环境的不匹配，致使系统的性能急剧下降。解决语音识别系统的鲁棒性问题，一般从模型补偿、前端降噪、鲁棒特征三个方面着手。本文介绍了两种基于MVDR(最小方差无失真响应)的鲁棒语音识别特征参数MVDR-MFCC、PMCC，以期待达到较好的抗噪性能。
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