文件名称:speechsignalprocessingincar
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汽车中的话音拨号系统是自动语音识别技术的应用热点. 自动语音识别系统是一个
基于训练的系统. 在汽车噪声中, 由于实际应用环境与形成系统参数的训练环境的失配, 传统
语音识别系统的性能会大幅度地下降, 从而无法实用. 为了提高语音识别系统在特定环境下的
识别率及实用性, 首先根据汽车环境中语音的失真模型分析了系统性能下降的原因, 然后针对
加性汽车噪声与信道失真对系统的影响, 讨论了在汽车噪声中改善语音识别系统性能的方法.
提出了在识别系统中用基于子带的语音增强算法和倒谱均值相减算法相结合的方法. 对大量
的多人连续数字串语音的识别实验表明, 这一方法大大提高了系统在汽车噪声环境中的识别
率, 它还可以简便、实时的实现, 具有一定的实用性.
基于训练的系统. 在汽车噪声中, 由于实际应用环境与形成系统参数的训练环境的失配, 传统
语音识别系统的性能会大幅度地下降, 从而无法实用. 为了提高语音识别系统在特定环境下的
识别率及实用性, 首先根据汽车环境中语音的失真模型分析了系统性能下降的原因, 然后针对
加性汽车噪声与信道失真对系统的影响, 讨论了在汽车噪声中改善语音识别系统性能的方法.
提出了在识别系统中用基于子带的语音增强算法和倒谱均值相减算法相结合的方法. 对大量
的多人连续数字串语音的识别实验表明, 这一方法大大提高了系统在汽车噪声环境中的识别
率, 它还可以简便、实时的实现, 具有一定的实用性.
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