融合语音增强与后续补偿的抗噪声语音识别方法

为了提高基于隐含Markov模型的语音识别系统在噪声环境中的稳健性,研究了一种融合语音增强与后续补偿的抗噪声语音识别方法。在前端,语音增强有效地抑制背景噪声,从而提高了输入信号的信噪比。语音增强后的剩余噪声以及语音失真是对语音识别不利的因素,其影响将通过识别阶段的并行模型合并或特征提取阶段的倒谱均值归一化得到补偿。实验结果表明,此方法能够显著地提高语音识别系统在噪声环境中,特别是低信噪比条件下的识别精度,如对-5dB的白噪声,该方法可将识别精度从11.7%提高至71.0%。