鲁棒语音识别:模型自适应算法研究与实现

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"本文深入探讨了鲁棒语音识别中的模型自适应算法,主要关注最大似然线性回归(MLLR)和矢量泰勒级数(VTS)两种方法。研究指出,尽管实验室环境下的语音识别系统表现优异,但在实际应用中,语音的多样性及噪声干扰会导致性能显著下降。因此,研究鲁棒的语音识别技术对于提高系统适应性至关重要。 文章首先详细阐述了基于MLLR的模型自适应算法,该算法基于线性假设,通过计算均值变换矩阵和方差变换矩阵来调整模型参数。作者利用MATLAB进行仿真实验,使用中文语音库在不同噪声环境中测试算法性能。结果显示,MLLR算法的性能受自适应数据量的影响,并且在低信噪比情况下表现良好。 随后,文章介绍了VTS算法,该算法通过对模型参数进行矢量泰勒级数展开,来估计噪声环境下的参数均值和方差。对比实验表明,VTS算法不依赖于自适应数据的数量,在低信噪比条件下,其识别性能优于MLLR算法。然而,MLLR算法具有计算效率高、实现简单等优势。 最后,作者用C语言实现了一个鲁棒语音识别系统,选择了VTS算法以提升识别性能。该系统支持非特定人的孤立词识别,在15dB信噪比下,识别率可达90%,在0dB信噪比下,识别率为65%。模型更新后的识别时间控制在0.3秒内,满足了系统运行时间和识别率的要求。 关键词:鲁棒语音识别;模型自适应算法;最大似然线性回归;矢量泰勒级数 本研究对于理解并优化鲁棒语音识别系统的性能具有重要意义,特别是在复杂和动态的环境条件下,提供了一种有效的模型自适应策略。同时,C语言的实现也使得这些算法更易于在实际硬件设备上部署,从而推动了语音识别技术的实用化进程。"