智能语音识别系统中噪声估计算法的研究和改进

被引：3

作者：

吴楠

冯祖勇

韦高梧

机构：

[1] 广东工业大学物理与光电工程学院

来源：

广东工业大学学报 | 2018年 / 35卷 / 03期

基金：

广州市科技计划项目; 广东省科技计划;

关键词：

语音识别; 噪声估计; 时间递归平均算法; 平滑因子;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN912.34 [语音识别与设备];

学科分类号：

0711 ;

摘要：

智能语音识别技术的研究已有较长的时间,但由于语音信号本身所具有的多变性、瞬时性、连续性和动态性的特征,使得机器在不同的环境尤其是噪声环境中进行语音信号的识别仍具有一定的困难.为了提高带噪语音信号识别的准确率,本文研究了一种常用的噪声估计算法,即基于后验信噪比的时间递归平均算法.并在此算法的基础上提出了一种对平滑因子的改进算法,将语音活性检测算法与这两种算法在不同输入信噪比下进行模拟验证.通过运算结果的对比分析可以看出,改进后的算法相比于语音活性检测算法最高可以使输出分段SNR提高2.1 d B,相比于原时间递归平均算法最高可以使输出分段SNR提高0.5 d B,表明低输入SNR下改进后的算法可以有效提高语音信号的质量和可懂度.

引用

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共 11 条

[1] A geometric approach to spectral subtraction [J].