自适应加权和的变帧率语音特征提取方法提升识别性能

"本文主要探讨了在语音识别领域中，基于AWS_VFR(Adaptive Weighted Sum Variable Frame Rate)的语音特征提取方法，以解决传统固定帧率(FFR)方法存在的问题。作者谈会星、陈福才、李邵梅来自国家数字交换系统工程技术研究中心。他们提出的新方法旨在更好地捕捉语音频谱的动态变化特性，同时提高在噪声环境中的鲁棒性。在信噪比为20 dB的实验环境下，与固定帧率的特征提取方法相比，采用AWS_VFR的方法能提升近4%的系统检出率，证明了其有效性。" 在语音识别技术中，特征提取是一个至关重要的步骤，直接影响到系统的识别准确率。传统的固定帧率方法通常将语音信号划分为固定长度的帧，并保持帧与帧之间的固定重叠，以确保连续性。例如，常用25ms的帧长和10ms的帧移。然而，这种方法忽视了语音信号的非平稳性质，即语音的频谱特性会随时间快速变化，尤其是在噪声环境中，固定帧率的方法可能会导致特征提取不准确。 AWS_VFR方法则引入了自适应加权和的概念，通过动态调整帧率来更好地适应语音信号的变化。这种方法能够根据语音信号的局部特性，如能量、频谱变化等，灵活调整帧长和帧移，从而更精确地捕获关键的语音特征。在噪声较大的情况下，AWS_VFR能更加侧重于语音段，减少噪声段的影响，从而提高识别性能。 实验结果表明，AWS_VFR在20 dB信噪比下能显著提高固定音频检索系统的检出率，显示出其在噪声抑制和语音特征提取方面的优越性。这一创新方法不仅提升了系统的整体性能，也为未来语音识别技术的发展提供了新的研究方向。 AWS_VFR是一种应对语音信号非平稳性的有效策略，它通过自适应加权和的方式，动态调整帧率以优化特征提取过程，特别是在噪声环境中，能显著增强识别系统的鲁棒性。这对于改善语音识别系统在实际应用中的表现，如智能家居、智能助手和语音安全等领域，具有重要的实践意义。