鲁棒语音识别：模型自适应算法研究与实现

"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。"