多数据流子带噪声语音识别方法

摘要：

提出一种噪声下的多数据流子带语音识别方法.传统的子带特征方法虽然能提高噪声下的语音识别性能,但通常会使无噪声情况下的识别性能下降.新方法提取感知线性预测(PLP)特征和子带特征,分别进行识别,然后在识别概率层将两者相结合.通过E-Set在NoiseX92下的白噪声的识别实验表明,新方法不仅具有更好的抗噪性能,而且同时能提高无噪声情况下的识别性能.

关键词：语音识别、噪声、多数据流、子带

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.42(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60072048

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：52-54