噪声情况下的语音识别性能研究

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本论文从语音识别的各个角度进行了研究,搭建了包括语音采集、噪音合成、特征提取,直到产生识别结果的在内的语音识别软件系统。在该系统的基础上,做了下列几个方面的改进研究:(1)端点检测方法的改进:本文给出了一种基于线性预测系数(LPC)距离算法的端点检测方案,并提出了提高检测精度的综合研究方法,可以有效的解决噪音情况下的端点检测问题。(2)噪音发生改变情况下的特征提取:本文根据大量的实验,寻找出了两个信噪比阈值。将待识别语音的信噪比和信噪比阈值进行比较,然后根据比较结果将待识别语音的频率倒谱系数(MFCC)舍去不同维数的特征参数,经实验证明,语音识别中的识别率得到了显著提高。
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