基于双高斯GMM的特征参数规整及其在语音识别中的应用

摘要：

对特征参数概率分布的实验分析表明,在有噪声影响的情况下,特征参数通常呈现双峰分布.据此,本文提出了一种新的,基于双高斯的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的特征参数归一化方法,以提高语音识别系统的鲁棒性.该方法采用更为细致的双高斯模型来表达特征参数的累积分布函数(CDF),并依据估计得到的CDF进行参数变换将训练和识别时的特征参数的分布都规整为标准高斯分布,从而提高识别正确率.在Aurora 2和Aurora 3数据库上的实验结果表明,本文提出的方法的性能明显好于传统的倒谱均值规整(Cepstral mean normalization,CMN)和倒谱均值方差规整(Cepstral mean and variance normalization,CMVN)方法,而与非参数化方法-直方图均衡特征规整方法的性能基本相当.

关键词：语音识别、前端、噪声鲁棒性、语音特征参数规整、直方图均衡

所属期刊栏目：32

分类号：TN91

资助基金：国家自然科学基金60275038;国家科技攻关项目2004AA114030

在线出版日期：2006-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：519-525