【噪声环境下语音识别新算法研究】蒋文建.pdf

分类号学校代码:10561 UDC 密级学号:B98035 华南理工大学工学博士学位论文噪声环境下语音识别新算法研究蒋文建指导教师:韦岗教授电子与通信工程系申请学位级别:博士专业名称:通信与信息系统论文提交日期:2001 论文答辩日期:_2001.

华南理工大学工学博士学位论文 MFCC方法的23 提高到95 提出了一种复合子带识别新方法。新方法先将子带进行特征结合,然后与全带特征识别概率在概率层上相结合。实验结果表明,频谱差分复合子带方法的识别率比子带方法和全带方法的识别性能都有显著提高。说明频谱差分复合子带方法具有良好的抗噪性.将多时间尺度分析与复合子带方法相结合,提出了一种多时间尺度复合子带方法。本方法兼有多时间尺度方法和子带方法的抗噪性能。此外,进一步引入差分方法以提高语音特征的抗噪性能。实验结果表明,新方法有更好的抗噪性能。

AdissertationsubmittedtoSouthChinaUniversityofTechnology The recognition accuracy is improvedfrom 23 by conventional MFCCto95 by new method onpartial frequency white noise corrupted speech at OdBSNR.Experimentalresults showthat thenewmethodismorerobust thanconventionalmethod.