【摘 要】
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随着语音识别系统从实验室走向市场,背景噪声、非特定人、信号通道变化、训练和识别环境不同等非特定因素都会导致识别率不成比例地快速下降.为克服这些不利因素的影响,该文
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随着语音识别系统从实验室走向市场,背景噪声、非特定人、信号通道变化、训练和识别环境不同等非特定因素都会导致识别率不成比例地快速下降.为克服这些不利因素的影响,该文在语音信号的时-频描述、基于听觉和感知的特征提取、说话人归-化的语音尺度描述,以及隐马尔可夫模型(HMM)的建模和自适应学习等几个方面进行了研究,不仅构造了一个 完整的孤立词语音识别系统,而且有效地提高了它对噪声和非特定人的鲁椿性.首先,该文针对取不同分布核时的几种一般类时-频描述;短时傅立叶频谱、Wigner分布和锥形核分布,研究了它们满足有限时间支持、压缩交叉项和时-频分辨率方面的特性,并重点研究了锥形核分布,开重点研究锥形核分布的离散实现过程、铡抑制特性及其压缩交叉项的能力.为得到说话人归一化的语音特征,该文证明了不同说话人发同一元音的频谱可以近似为尺度化关系,研究了尺度算子、尺度变换和尺度能量密度谱,并对尺度公式作了改进,提出了一种修正尺度描述.在HMM的自应用学习方面,该文在介绍了中多元分布,以及最大后验估 以计和共轭先验密度的基本概念后,研究了CDHMM各参数和整个模型的共轭先验密度函数, 是定义了用于最大后验估计的辅助函数.
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