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一种基于概率模型和倒谱差分的特征补偿算法
第 4A期 信 号 处 理 Vol.21. No.4A
SIGNALPROCESSNIG 2005
2005年8月 Aug.
一种基于概率模型和倒谱差分的特征补偿算法
马治飞徐望 王炳锡 王兴斌
(解放军信息工程大学信息科学系，郑州市450002,mzf93388@163.com)
摘 要:本文详细给出了概率模型中引入倒谱预测值的动态相关性来进行特征补偿的方法。该方法采用期望最大化
(EM)算法来估计联合分布参数，基于语音和噪声的先验概率密度、在倒谱域对语音特征参数进行最小均方误差预测
(MMSE)，以提高语音识别精度。不同噪声环境和不同信噪比下的实验结果表明，本文方法能有效提高噪声环境下的中
文连续语音识别的正确率。
关如:语音识别，噪声抑止，倒谱差分，概率靶
AFeatureCompensationMethodBasedProbability
ModelandSpectrumDifference
MaZhifeiXuWangWangBingxiWangXingbin
(Departmentof.InformationScience,PLAInformationandEngineeringUniversiytZhengzhou450002)
Abstract:Thearticleintroducesanewfeaturecompensationmethodwhichwillinducttherelativiytofthepredictionof
spectrumbasedprobabiliytmodelindetail.ThemethodevaluatestheparametersofthejointdistributionusingtheExpectation
Maximization(EM)algorithm.TheMinimumMeanSquaredError(MMSE)estimatorforthespeechfeatureparametersin
spectrum-domainbasedthepriorprobabilitydistributionistoenhancethecorrectnessofspeechrecognition.Thealgorithmis
testedindifferentnoiseandSignalNoiseRatio(SNR).Subjectivemeasuretestifiesthatthismethodcanincreasethecorrectness
ofcontinuousspeechrecognition.
Keywords:speech二。gnition;denoising;probabiliytmodel;spectrumdifference
1 引言
y(t)==x(t)+n(t)
近年来，噪声环境下的语音识别己成为识别领域的
一个研究热点。它们通常可分为频谱域补偿山如谱减法和 其中:y(t)为带噪语音信号，z(t)为干净语音信号，
维纳滤波法，特征域补偿如Algonquin方法2()以及模型域 为噪音信号。信号变换到倒谱域为14[1.
补偿3(]三个方面。频域补偿方法缺点是需假设语音信号为 y二x+1n(1+exp(n一x))+e
高斯分布，且不能准确预测噪声的功率谱。模型补偿就是 x+1n(1+exp(n一x))
r ， (2)
对用干净语音信号训练的声学模型进行自适应，使之逼近
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