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基于盲源分離和噪聲抑制的語(yǔ)音信號識別
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南京理工大學(xué) 江蘇南京 210094

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Speech Signal Recognition Based on Blind Source Separation and Noise Suppression
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    摘要:

    本文提出了一種用于普適語(yǔ)音環(huán)境下的個(gè)性化語(yǔ)音命令自動(dòng)識別系統的信號恢復算法,該算法能夠從多個(gè)發(fā)聲者中分離混合語(yǔ)音源,通過(guò)跟蹤語(yǔ)音功率譜的較高幅度部分和自適應地抑制噪聲來(lái)檢測發(fā)聲者。設計并實(shí)現了一種處理多發(fā)聲者任務(wù)的自動(dòng)語(yǔ)音識別(ASR)。使用語(yǔ)音數據庫NOIZEUS進(jìn)行了評價(jià)測試,實(shí)驗結果表明,所提出的盲源分離和噪聲抑制方法不需要任何額外的計算過(guò)程,有效地減少了計算負擔。

    Abstract:

    This paper presents a signal recovery algorithm for the personalized speech command automatic recognition system in the ubiquitous voice environment. This algorithm can separate the mixed speech source from the multiple voice transmitter, and detect the speaker by tracking the high amplitude part of the speech power spectrum and suppressing the noise adaptively. An automatic speech recognition (ASR) is designed and implemented to deal with multiple vocalizations. The experimental results show that the proposed method of source separation and noise suppression does not require any additional computation process and effectively reduces the calculation burden, using the speech database NOIZEUS.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

劉晶.基于盲源分離和噪聲抑制的語(yǔ)音信號識別計算機測量與控制[J].,2018,26(12):140-144.

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歷史
  • 收稿日期:2018-06-10
  • 最后修改日期:2018-07-03
  • 錄用日期:2018-07-04
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2018-12-21
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