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鲁棒语音识别技术的研究下载
weixin_39820535
2020-02-20 11:00:10
本文阐述了关于语音识别中语音提取的各种算法,分析详细。
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/yongxuanchen/1136189?utm_source=bbsseo
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本文阐述了关于语音识别中语音提取的各种算法,分析详细。 相关下载链接://download.csdn.net/download/yongxuanchen/1136189?utm_source=bbsseo
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鲁棒
语音识别
技术
的
研究
本文阐述了关于
语音识别
中语音提取的各种算法,分析详细。
【信息
技术
】基于基音的
鲁棒
语音识别
技术
本文为西班牙格拉纳达大学(作者:Juan Andres Morales Cordovilla)的毕业论文,共53页。 本文提出并
研究
了在噪声环境下利用基音(可以理解为语音的基频)来实现
鲁棒
自动
语音识别
(ASR)的各种
技术
。本文
研究
的不是基音提取本身,而是利用基音进行
鲁棒
语音识别
的最佳方法。我们
研究
了相关领域的文献和
技术
现状,然后,提出了三种基于基音的
技术
,并与其他类似的
技术
进行比较。我们的三种
技术
建议是:将非对称窗应用于噪声信号的自相关(试图提供对噪声不太敏感的频谱)、干净准周期信号自相关的两个估计器(称.
噪声
鲁棒
语音识别
噪声
鲁棒
语音识别
语音识别
的噪声
鲁棒
性:指在输入语音质量退化,语音的音素特性、分割特性或声学特性在训练和测试环境中不同时,
语音识别
系统仍保持较高识别率的性质。 基于统计模型的
语音识别
系统中,训练的数据必须具有充分的代表性。 当识别系统应用于噪声环境时,纯净的训练数据与被噪声污染的测试数据之间存在着不匹配,识别系统在噪声环境下的性能下降主要归因于这种不匹配。 噪声
鲁棒
语音识别
的
研究
目标就是消除或减少这种不匹配的影响,使识别系统的性能尽量接近匹配条件下的性能。 由噪声引起的训练和测试的不匹配可以从信号空间、特
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