基于多带HMM和神经网络融合的语音识别方法的信道鲁棒性

摘要：

对于基于HMM的语音识别系统,由于训练和测试环境(背景噪声.语音传输信道Microphone等)的失配将会造成识别性能的严重下降.根据人类的听觉感知机理,该文针对语音传输信道失配问题,提出了一种基于多带HMM的系统结构,有若干个子带系统和一个全频带子系统组成,并采用神经网络对个子系统的输出进行后端融合及判决.实验表明,这种方法可以有效地提高识别系统的信道鲁棒性.

关键词：信道失配、子带HMM、神经网络融合、信道鲁棒性

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.42(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省自然科学基金01042205

在线出版日期：2004-03-05（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：71-73,82