【摘 要】
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针对抗噪声语音特征技术和基于MFCC特征的模型补偿技术在低信噪比时识别率不高的缺点,将抗噪声语音特征和模型补偿结合起来,提出了一种基于单边自相关序列(One-sided autocor
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针对抗噪声语音特征技术和基于MFCC特征的模型补偿技术在低信噪比时识别率不高的缺点,将抗噪声语音特征和模型补偿结合起来,提出了一种基于单边自相关序列(One-sided autocorrelation,OSA)MFCC特征的模型补偿噪声语音识别方法,以提高语音识别系统在低信噪比时的性能.对0～9十个英文数字和NOISEX92中的白噪声、F16噪声和FACTORY噪声的识别实验结果表明,本文提出的识别方法可以有效地提高OSA-MFCC识别器在噪声环境中的识别率,并且在低信噪比时其性能明显优于经过相同补偿处理
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