文章摘要
刘伟波,曾庆宁,罗瀛,郑展恒.低信噪比环境下语音识别的鲁棒性方法研究[J].声学技术,2019,38(6):650~656
低信噪比环境下语音识别的鲁棒性方法研究
Research on the robustness method of speech recognition in low SNR environment
投稿时间:2018-05-16  修订日期:2018-07-18
DOI:10.16300/j.cnki.1000-3630.2019.06.009
中文关键词: 时频掩蔽  最小方差无畸变响应  改进维纳滤波  语音识别
英文关键词: time-frequency masking  minimum variance distortionless response  modify wiener filter  speech recognition
基金项目:国家自然科学基金项目(61461011)、"认知无线电与信息处理"教育部重点实验室2016年主任基金(CRKL160107)、广西自然科学重点基金(2016GXNSFDA380018)、桂林电子科技大学研究生科研创新项目(2017YJCX16、2017YJCX20)。
作者单位E-mail
刘伟波 桂林电子科技大学信息与通信学院, 广西桂林 541004 wbl1975420119@yeah.net 
曾庆宁 桂林电子科技大学信息与通信学院, 广西桂林 541004  
罗瀛 桂林电子科技大学信息与通信学院, 广西桂林 541004  
郑展恒 桂林电子科技大学信息与通信学院, 广西桂林 541004  
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中文摘要:
      针对噪声环境下语音识别率急剧下降的问题,提出了一种基于语音时频域稀疏性原理的改进最小方差无畸变响应波束形成与改进维纳滤波结合的算法。该算法首先利用麦克风阵列语音信号的空间信息,通过基于时频掩蔽的改进最小方差无畸变响应波束形成器,增强目标声源方向的语音信号,抑制其他方向噪声的干扰,然后再使用改进的维纳滤波器去除残留噪声并提高语音可懂度,对增强后的语音信号提取梅尔频率倒谱系数作为特征参数,使用隐马尔可夫模型搭建语音识别系统。实验结果表明,该方法能够有效提高低信噪比环境下的语音识别率,具有较好的鲁棒性。
英文摘要:
      Aiming at the sharp drop problem of speech recognition rate under noisy environment, an algorithm combining the improved minimum variance distortionless response beamforming and the improved Wiener filter based on time-frequency sparsity of speech is proposed in this paper. The algorithm first utilizes the spatial information of the microphone array speech signals to enhance the speech signal in the target sound source direction and to suppress the noise interference from other directions by the improved minimum variance distortionless response beamformer based on time-frequency masking, then uses an improved Wiener filter to remove residual noise and improve speech intelligibility. The mel-frequency cepstrum coefficients are extracted from the enhanced signal as characteristic parameters to build a speech recognition system of hidden Markov model. The experimental results show that the method proposed in this paper can effectively improve the speech recognition rate under low SNR environment and has strong robustness.
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