【摘 要】
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该文主要在以下几个方面进行了研究：首先针对战场上强背景噪声,率先使用肌体振动受话器作为战场环境下的主要语音信号输入设备,并将这种受话器与普通受话器进行了比较.研究表
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该文主要在以下几个方面进行了研究：首先针对战场上强背景噪声,率先使用肌体振动受话器作为战场环境下的主要语音信号输入设备,并将这种受话器与普通受话器进行了比较.研究表明,肌体振动受话器对背景噪声具有很强的抑制能力,适用于战场环境.针对肌体振动受话器信号的特点,提出了一种描述肌体振动受话器语音信号特征的混合倒谱系数（CDCC）,并将其与线性预测倒谱系数（LPCC）进行了比较.实验证明这种混合倒谱系数具有较好的分类特性、抗噪性和稳定性.针对战场环境有限噪声源的特点,为提高战场环境下语音识别率,研究了一种无噪语音与噪声模板谱加联合训练连续概率分布隐马尔可夫模型（CDHMM）的方法.实验表明这种方法是有效可行的,经该方法训练后CDHMM语音识别器具有较高的识别率.为克服CDHMM模式分类的弱点,提出了一种CDHMM与人工神经网络（ANN）联合的语音识别方法.实验表明该方法较单纯使用CDHMM能提高系统的识别率.基于定点DSP（ADSP2181）,给出了一种战场环境下语音识别系统的实现方案,对其中的系统硬件和软件设计过程做了较详细的论述.
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