噪声环境下的语音识别技术：新方法与应用

"噪声环境下语音识别方法的研究，作者林遂芳，导师潘永湘、副导师孙旭霞，西安理工大学硕士学位论文，2005年3月" 本文详细探讨了在噪声环境中进行语音识别的技术挑战及解决方案。随着人工智能领域的发展，语音识别作为其重要组成部分，对于噪声环境下的识别性能提升具有重大价值。当前的语音识别系统在非理想环境下识别率降低，限制了其实用性和商业化进程。 首先，文章分析了噪声对语音识别性能的负面影响，并提出了一种结合动态时间规整（DTW）和学习矢量量化（LVQ）的识别方法。DTW用于处理不同长度语音之间的匹配问题，而LVQ则是一种有效的分类算法。通过这两种方法的结合，能够在信噪比为10dB时将识别率从26%提高到50%，简化了训练和识别过程。 其次，论文引入了基于隐马尔可夫模型（HMM）和小波神经网络（WNN）的混合模型。HMM擅长时间序列建模，而WNN则具有强大的非线性分类能力。这种混合模型在保持纯净语音识别率不变的同时，对于信噪比为10dB的环境，识别率可以进一步提高到66%，尤其在低信噪比条件下，识别性能提升显著。 此外，为了提升语音识别前的信号质量，文章还提出了基于语音增强技术的方法。通过谱相减和小波消噪两种技术对原始带噪语音进行处理，可以显著提升信噪比，使得在信噪比为10dB时，识别率能提高到80%。这种方法对噪声环境下的语音识别表现出良好的增强效果。 关键词涵盖语音识别、噪声处理、学习矢量量化、小波网络以及语音增强技术，这些是论文研究的核心内容。通过这些技术，论文为噪声环境下提高语音识别的准确性和实用性提供了理论支持和实践方案。