本文選題：語音增強(qiáng) + 低信噪比　； 參考：《聲學(xué)技術(shù)》2017年01期

【摘要】：單通道語音信號(hào)在信噪比較大的環(huán)境下經(jīng)過增強(qiáng)后再識(shí)別,能表現(xiàn)出較高的識(shí)別率。但是在低信噪比環(huán)境下,增強(qiáng)后語音信號(hào)的識(shí)別率急劇下降。針對此種情況,提出了一種用在識(shí)別系統(tǒng)前端的語音增強(qiáng)算法,該增強(qiáng)算法將采集到的帶噪語音信號(hào)先使用對數(shù)最小均方誤差(Logarithmic Minimum Mean Square Error,Log MMSE)提高其信噪比,然后再利用改進(jìn)的維納濾波去除噪聲殘留并提升語音可懂度,最后用梅爾頻率倒譜系數(shù)(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)和隱馬爾科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)對增強(qiáng)后的語音信號(hào)做特征提取并識(shí)別。實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果表明,該方法能有效地抑制背景噪聲并減少噪聲殘留,顯著提升低信噪比環(huán)境下語音識(shí)別的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:The single channel speech signal can be recognized with high recognition rate after enhancement in the environment of high signal-to-noise ratio (SNR). But in low SNR environment, the recognition rate of enhanced speech signal decreases sharply. In this paper, a speech enhancement algorithm used in the front end of the recognition system is proposed. The noisy speech signal is first enhanced by logarithmic Minimum Mean Square error MMSE (logarithmic Minimum Mean Square error MMSE), which is used to improve the signal-to-noise ratio (SNR) of the noisy speech signal. Then the improved Wiener filter is used to remove the noise residue and improve the speech intelligibility. Finally, the enhanced speech signal is extracted and recognized by using Mel-Frequency Cepstral coefficients (MFCC) and Hidden Markov Model-HMMM (Hidden Markov Model). The experimental results show that the proposed method can effectively suppress background noise and reduce the residual noise, and improve the accuracy of speech recognition in low SNR environment.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)信息與通信學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61461011) 教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室2016年主任基金(CRKL160107)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TN912.34

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5 孫f，

本文編號(hào)：1952016