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基于HMM/ANN混合模型的带噪语音识别
齐爱学, 王洪刚
对于含噪语音信号的有效特征提取是语音识别至关重要的一步。该文提出了利用小波调制尺度对语音进行特征提取,结合隐马尔可夫和人工神经网络混合模型进行识别的方法,可进一步反映语音信号的动态特性、增强抗干扰能力和提高识别率。实验证明,该模型适合于对噪声背景下的语音进行识别,同传统的HMM模型相比,具有更好的抗噪鲁棒性,在信噪比较低情况下,识别率比传统的HMM模型有明显的提高。
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杭州电子科技大学学报