2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在噪聲環(huán)境下的魯棒性是關(guān)系到語(yǔ)音識(shí)別能否走向完全實(shí)用化的關(guān)鍵,也是當(dāng)前語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。噪聲魯棒性問(wèn)題的根源為語(yǔ)音識(shí)別訓(xùn)練和測(cè)試環(huán)境之間的不匹配,噪聲魯棒語(yǔ)音識(shí)別的目的就是消除噪聲引起的訓(xùn)練環(huán)境和測(cè)試環(huán)境之間的不匹配,其方法分為4種:魯棒性特征提取、語(yǔ)音增強(qiáng)、模型補(bǔ)償、麥克風(fēng)陣列。本文重點(diǎn)研究了其中的魯棒特征提取方法,利用聽覺(jué)特征機(jī)理,借助已有的加窗以及子帶技術(shù),嘗試構(gòu)建魯棒性比較強(qiáng)的特征向量,從而提高噪聲環(huán)境下

2、的語(yǔ)音識(shí)別性能,使其能夠很好地應(yīng)用在實(shí)際環(huán)境中。本文主要針對(duì)基于Mel頻率倒譜頻率(Mel Frequency Cepstrum Coeficients,MFCC)特征提取,將常規(guī)的MFCC特征提取過(guò)程進(jìn)行改進(jìn)。主要工作如下: 首先對(duì)窗函數(shù)進(jìn)行改進(jìn),在MFCC提取過(guò)程中加入混合窗函數(shù)代替漢明窗,在確定主瓣的寬度沒(méi)有很大變化的情況下,采用更能抑制旁瓣的函數(shù),使之在噪聲環(huán)境下比傳統(tǒng)的漢明窗更有優(yōu)勢(shì)。 然后,提出將子帶頻譜質(zhì)心

3、(Sub-band frequency Spectrum Centriod,SSC)應(yīng)用于特征提取過(guò)程,主要在傳統(tǒng)MFCC特征提取的基礎(chǔ)上,將受噪聲干擾較小的頻譜峰值位置信息加入提取過(guò)程,計(jì)算各個(gè)子帶受噪聲污染程度較小的頻譜質(zhì)心,根據(jù)計(jì)算得出的頻譜質(zhì)心序列得到新的特征參數(shù)。其主要任務(wù)是研究將整個(gè)頻帶分成多少個(gè)子帶,以及各個(gè)子帶的邊界位置如何確定。 最后,結(jié)合加窗以及子帶頻譜質(zhì)心,將描述頻譜峰值位置信息的子帶質(zhì)心應(yīng)用到提取過(guò)程,建

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