【摘 要】
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该文的研究工作针对噪声环境下的语音识别系统的一些问题而展开的.一般语音识别系统在实验室条件下能够达到一定的识别性能,但是在有干扰的背景噪声情况下这些识别性能就会显
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该文的研究工作针对噪声环境下的语音识别系统的一些问题而展开的.一般语音识别系统在实验室条件下能够达到一定的识别性能,但是在有干扰的背景噪声情况下这些识别性能就会显著下降.这是因为在建立语音识别系统的训练环境和实际应用环境的不匹配造成的.为了提高噪声环境下的语音识别系统的性能,有必要对语音的特征参数进行进一步的分析并找到新的数学表达方法,并且对语音识别系统的其他环节进行改善,实现输入带噪语音信号的噪声消减.有效的语音分离系统将会极大地促进语音识别的应用.不同语音信号之间或语音与噪声之间的混合可能是线性的,也有可能是卷积混合的.在卷积混合信号的盲分离上,未知的混合源在时域上有非平稳变化.该文利用自适应小波变换方法提出了一种基于小波域的算法用于卷积混合信号的自适应盲分离.通过一个像小波窗那样的滤波器来降低这种非平稳变化以使在所确定的一段有限滤波长度内信号是分段平稳的.对新的算法和频域盲信号分离算法的比较表明该算法提高了盲信号分离的性能,简化了计算,有利于实时实现.
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