免费论文：噪声情况下语音辨别与巩固本领的接洽与实行

舆论接洽噪声情况下的语音辨别与巩固本领。目的是处置噪声情况下，对单麦克风搜集的搀和数据举行语音和乐音的辨别，进而到达语音巩固的手段。暂时常沿用盲源辨别的本领实行搀和语音的辨别，但在语音辨别范围运用该本领重要生存两个题目：第一，对于单声道搜集的搀和语音，实行辨别的难度较大，比方独力因素领会等较为老练的盲辨别算法并不实用；第二，演练数据集的不完美性会引导语音辨别模子的实用性贬低，进而感化最后的辨别功效。对准上述题目，正文重要发展以次接洽处事。舆论接洽鉴于非负矩阵领会（Nonnegative Matrix Factorization, NMF）的语音辨别算法。NMF算法不妨用来处置单声道的搀和语音辨别题目，并且在模子的创造上更逼近本质旗号的搀和办法。舆论重要接洽鉴于NMF的语音辨别本领，囊括模子的演练及辨别的实行，并贯串维纳滤波普及含噪语音的辨别功效。其余，正文还提出一种鉴于两步NMF的语音辨别算法，该算法在惟有语音演练数据集的情景下，运用两次NMF算法实行语音和乐音的辨别，扩充了鉴于NMF的语音辨别算法。对准第二个题目，正文安排贯串语音检验和测定的语音辨别算法。运用语音检验和测定本领从待辨别搀和旗号中辨别出语音和乐音，将辨别截止用来演练语音辨别模子，进而实行语音和乐音的辨别。本文华用鉴于隐半马尔可夫模子（Hidden Semi-Markov Model，HSMM）和似然比检查的语音检验和测定本领实行语音和乐音的辨别，辨别截止用来演练鉴于NMF的语音辨别模子，并运用该模子实行搀和旗号的辨别。舆论对准语音检验和测定本领中似然比计划截止振动较大的题目举行了光滑处置，普及了语音检验和测定的精确性，进而无助于于语音辨别模子的演练，以到达更好的辨别功效。舆论在上述处事的普通上，安排实行了语音辨别与巩固体例。将鉴于HSMM的语音检验和测定算法和鉴于NMF的语音辨别算法相结兼并运用到体例傍边，实行含噪语音的辨别，进而到达语音巩固的手段。经过一系列试验，舆论计划了鉴于NMF的语音辨别本领的感化成分，评价了语音检验和测定算法的精确性而且对各别的语音辨别算法举行了比较。截止表白正文提出的鉴于两步NMF的语音辨别算法及贯串HSMM语音检验和测定的NMF语音辨别算法，在低信噪比情景下较比较算法能博得更好的辨别功效，保护了体例的可行性。

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