【摘 要】
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目前的语音识别系统在训练环境与测试环境匹配的情况下具有很高的识别率，而当环境失配时，其性能将急剧下降．作者研究发现，带宽失配，即训练语料和测试语料带宽不一致，也是引起环境失
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
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目前的语音识别系统在训练环境与测试环境匹配的情况下具有很高的识别率，而当环境失配时，其性能将急剧下降．作者研究发现，带宽失配，即训练语料和测试语料带宽不一致，也是引起环境失配的主要原因之一．当测试语音带宽比训练语音带宽窄时，丢失的频段不可逆，且其影响在倒谱域或对数频谱域上是时变的，因而无法用目前的信道补偿方法补偿．文章在分析丢失频段对梅尔频率倒谱系数影响的基础上，提出了用频谱折叠方法对窄带测试语音进行补偿．在此基础上给出了语音带宽检测算法和带宽补偿统一框架．在AN4和TIMIT／NTIMIT数据库上的实验
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