改进型重复Wiener滤波/PUM模型--实现抗噪连续语音识别

摘要：

众所周知,抗噪问题是现在语音识别研究中的重点.文章描述了一种新的抗噪语音识别方法,即通过改进型重复Wiener滤波结合后验概率联合模型PUM(Posterior Union Model)[3]实现在噪声环境下连续字语音识别的方法.这种方法先采用改进型重复Wiener滤波器对语音信号进行语音增强预处理,消除已知噪声,为PUM模型提供只有局部频带被噪声污染的语音信号,再利用PUM模型进行抗噪语音识别.试验表明在各种不同的噪声环境下新方法有更高的平均识别率.

关键词：重复、Wiener、滤波、PUM模型、抗噪语音识别

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2006-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：41-44,79