语音识别中带宽失配的补偿研究

摘要：

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七是时变的,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数据库上的实验表明,该框架能有效增强语音识别系统在带宽失配情况下的鲁棒性.

关键词：带宽失配、畸变补偿、梅尔倒谱、鲁棒性、语音识别

所属期刊栏目：34

分类号：TP319(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金2006AA010103;国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金2007CB311100

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1629-1637