語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵在于噪聲的處理,主要包含兩個(gè)階段,即基于閾值的噪聲檢測(cè)和降噪處理,主要用于英語(yǔ)等語(yǔ)言的自動(dòng)識(shí)別處理。在噪聲檢測(cè)階段,系統(tǒng)基于所收集的語(yǔ)音的信噪比（SNR）值自動(dòng)確定何時(shí)提高語(yǔ)音質(zhì)量;在降噪處理階段,采用獨(dú)立分量分析（ICA）和子空間語(yǔ)音增強(qiáng)（SSE）來(lái)降低噪聲。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明增強(qiáng)語(yǔ)音的SNR值超過(guò)接收到的噪聲語(yǔ)音的SNR值約20dB至25dB,降噪程序?qū)⒄Z(yǔ)音識(shí)別率提高了約15%至25%,因此該系統(tǒng)能夠降低噪聲對(duì)多種噪聲環(huán)境的影響,提高語(yǔ)音質(zhì)量,達(dá)到英語(yǔ)語(yǔ)音識(shí)別的目的。 

【文章來(lái)源】：微型電腦應(yīng)用. 2020,36(08)

【文章頁(yè)數(shù)】：3 頁(yè)

【部分圖文】：

基于閾值的噪聲檢測(cè)的過(guò)程圖

為了驗(yàn)證所提算法的有效性,采用16-DOF RobotinnoTM的人形機(jī)器人。對(duì)于線性陣列,在人形機(jī)器人的肩部上放置兩個(gè)間隔為0.1m的全向麥克風(fēng),測(cè)試環(huán)境的布局圖,如圖2所示。實(shí)驗(yàn)室的長(zhǎng)度和寬度分別為7米和6米;線性陣列以8 kHz的采樣率收集測(cè)試語(yǔ)音信號(hào);從機(jī)器人到揚(yáng)聲器的距離為1.5米,從機(jī)器人到噪聲源的距離為2米。SNR閾值ε設(shè)置為10。在實(shí)驗(yàn)中,三個(gè)測(cè)試方向(30°,60°和90°)用于收集語(yǔ)音信號(hào),三個(gè)方向(45°,90°和135°)用于記錄噪聲信號(hào)。

有噪聲語(yǔ)音的語(yǔ)音識(shí)別率,如圖3所示。與文獻(xiàn)[6-7]的研究方法與所提出的基于HMM的系統(tǒng)進(jìn)行比較。在實(shí)驗(yàn)中檢查了具有0 dB,5 dB和10 dB的有噪聲語(yǔ)音的三個(gè)SNR值。 結(jié)果表明,該方法可以比噪聲語(yǔ)音提高識(shí)別率約15%至25%,證明所提出的采用組合噪聲分離和語(yǔ)音增強(qiáng)方法的系統(tǒng)可以有效地去除多種類型的噪聲,提高語(yǔ)音識(shí)別過(guò)程的語(yǔ)音質(zhì)量。


本文編號(hào)：3098956