基于VQ/CDHMM的噪声环境下汉语口令识别研究

摘要：

该文研究了基于改进VQ/HMM模型的语音识别方法,设计实现了基于该模型的汉语口令识别系统;研究了鲁棒性特征参数问题,提出了一些新的基于MFCC和LPCC的高维动态参数;分别进行了纯净语音和不同信噪比语音的识别实验,分析比较了不同类型特征参数、训练状态数和高斯混合度对该系统识别性能的影响.在此基础上得出了以下结论:在加性白噪声的情况下,使用高维动态参数明显提高了系统的鲁棒性;在汉语两字组的短语音(口令)识别中,状态数取4,混合度取3时实验结果较好;利用不同特征参数的优势,进行信息融合,是提高系统性能的一个很好选择.

关键词：语音识别、连续隐马尔可夫模型、特征参数、矢量量化

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2004-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：106-108,161