提升语音识别鲁棒性：噪声抑制与特征优化策略

本文主要探讨了人工智能领域中自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）在噪声环境下的鲁棒性提升方法。随着技术的发展，ASR系统从实验室环境逐渐向实际应用场景转移，然而噪声环境对识别性能的影响是一个亟待解决的问题。本文通过以下几个关键方面来推进这一领域的研究： 1. **理论基础与分类**：首先，作者概述了语音信号的数字模型和语音识别的基本原理，将噪声鲁棒性方法在自动语音识别中的应用分为信号空间、特征空间和模型空间三个层次进行分类讨论。这有助于理解噪声如何影响识别过程，以及如何通过不同的技术手段进行应对。 2. **端点检测与语音增强**：文章深入研究了预处理阶段的端点检测算法，特别是基于短时能量、短时过零率和谱熵的检测技术。在此基础上，作者提出了改进的谱熵端点检测算法，旨在提高识别系统的抗噪声性能。此外，还探讨了谱减法及其改良版本，用于减少噪声对语音信号的干扰，有效提高了信噪比。 3. **特征提取**：从特征空间的角度，作者对比了LPC、LPCC和MFCC等常见的语音特征参数。在此基础上，设计了一种新型鲁棒特征参数SS-MFCC，它在不同噪声条件下进行了识别实验，结果显示SS-MFCC在保持识别精度的同时，提高了系统对噪声的抵抗能力。 4. **HMM模型的应用**：研究中采用了隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）作为核心建模工具，构建了一个基于HMM的语音识别系统。实验结果显示，在信噪比为10dB的白噪声环境中，该系统对于汉语数字0-9的识别率达到83.75%，证明了所采用策略的有效性和系统在实际噪声条件下的良好鲁棒性。 本文通过对噪声鲁棒性方法的深入研究，特别是在信号处理、特征提取和模型选择上的创新，为提高自动语音识别系统在复杂环境下的性能提供了实用的解决方案。这不仅有助于现有系统的优化，也为未来的智能语音交互技术发展奠定了坚实的基础。