噪声环境下统计分类语音检测的自适应算法

摘要：

可靠的语音检测算法是稳健语音识别系统所必需的.该文针对统计分类语音算法对训练数据的依赖问题,提出自适应算法在线动态更新分类模型.实验结果表明在训练和识别环境失配情况下,自适应算法可以明显提高语音检测的稳健性.在稳态的噪声环境下,语音检测的正确率有3%-10%的提高;在时变的噪声环境下,语音检测的正确率有7%-28%的提高.

关键词：语音检测、统计分类、噪声环境、自适应算法

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.42(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划863-306-ZD03-02-1;面向21世纪教育振兴行动计划985计划985校-22-攻关-06

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：14-15,38