改进型重复Wiener滤波/PUM模型--实现抗噪连续语音识别

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：olivehht

【摘要】

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众所周知,抗噪问题是现在语音识别研究中的重点.文章描述了一种新的抗噪语音识别方法,即通过改进型重复Wiener滤波结合后验概率联合模型PUM（Posterior Union Model）[3]实现在噪

【作者】

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林劼 Ji Ming 刘玓

【机构】

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电子科技大学计算机科学与工程学院,英国贝尔法斯特女王大学计算机科学系

【出处】

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计算机工程与应用

【发表日期】

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2006年11期

【关键词】

：

重复 WIENER 滤波 PUM模型抗噪语音识别 Iterative Wiener Filters PUM robust speech recognition

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众所周知,抗噪问题是现在语音识别研究中的重点.文章描述了一种新的抗噪语音识别方法,即通过改进型重复Wiener滤波结合后验概率联合模型PUM（Posterior Union Model）[3]实现在噪声环境下连续字语音识别的方法.这种方法先采用改进型重复Wiener滤波器对语音信号进行语音增强预处理,消除已知噪声,为PUM模型提供只有局部频带被噪声污染的语音信号,再利用PUM模型进行抗噪语音识别.试验表明在各种不同的噪声环境下新方法有更高的平均识别率.

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