提升噪声环境下语音识别的感知非均匀谱压缩算法

本文档标题为"Improved Perceptually Non-Uniform Spectral Compression for Robust Speech Recognition (2014年)",主要关注于解决语音识别系统在嘈杂环境中的识别率下降问题。描述部分指出，随着噪声环境下语音识别性能的下滑，研究者提出了一种改进的感知非均匀频谱压缩特征提取算法。该方法旨在通过对语音信号的有效压缩，使训练和识别环境更加匹配，从而提高在噪声环境下的识别率。 算法的核心在于其非均匀性，这与传统的均匀压缩方法不同，它更注重保留那些对识别关键的频率成分，同时减少背景噪声的影响。论文引用了2013年8月发表的研究成果，刊载于《中国邮电大学学报》(The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications)，表明这项工作已在智能轮椅平台上的实验中得到了验证。 实验结果显示，该算法显著增强了语音识别的鲁棒性，即使在噪声环境中也能保持较高的识别率。关键词“robust speech recognition”突出了文章的主要关注点，即提升语音识别系统的抗干扰能力。 这篇论文的技术贡献在于提供了一种实用的方法来改善语音处理技术，使得在实际应用如智能家居、自动驾驶等场景中，语音交互的准确性和可靠性在高噪声环境下得以提升。通过这种感知非均匀频谱压缩，系统能够更好地适应各种复杂的听觉环境，从而提升用户体验并推动相关领域的技术进步。