刘放军
- 作品数：3 被引量：5H指数：1
- 供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院电子工程与信息科学系更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 噪声鲁棒性前端方法研究
- 本论文的研究主题是语音识别的前端鲁棒性问题。语音识别是为了能让计算机明白人的自然语言，经过儿十年的努力，现在已经发展出了不少比较成熟的系统，这些系统在实验室环境下(比较理想的环境下)，语音识别的识别率(无论是大词汇量连续...
- 刘放军
- 关键词：噪声鲁棒性语音识别维纳滤波
- 文献传递
- 语音识别前端鲁棒性问题综述被引量：5
- 2006年
- 随着手持设备的日益小型化以及一些特殊场合的限制,使用语音识别这种自然的人机接口技术愈发显得迫切。基于 HMM 架构的语音识别技术经过几十年的发展,在实验室环境下已经取得了很高的识别率。当前已经取得的技术要想走向实用化,所面临的最大障碍来自于语音识别前端的鲁棒性问题。本文对语音识别的前端鲁棒性问题做了比较深入细致的分析,并在此基础上比较全面地介绍了解决这些棘手问题所采取的一些措施。文章最后对语音识别前端鲁棒性问题给出了一定的讨论和展望。
- 刘放军王仁华
- 关键词：语音识别鲁棒性人机界面隐马尔科夫模型
- 双高斯方法在语音识别中的on-line实现
- 2006年
- 语音识别中,当有噪声存在的情况下,特征参数通常呈现双峰分布。针对这个特点,采用更为细致的双高斯模型来模拟这种分布,并且使用EM算法来获得相应的模型参数。最后通过参数变换使得训练和识别时的特征参数的分布都归一化为标准高斯分布,识别率得以提高,其性能明显优于常规的MVN方法。然而,在实际的工程应用中,需要能实时通过EM算法进行模型参数的更新。文章通过采用一些新的方法和策略来实现双高斯方法的实时on-line实现。通过在Aurora2数据库上面的实验表明,这些方法取得了较好的效果。
- 刘放军刘波王仁华
- 关键词：归一化实时在线EM算法
