自动语音识别中的噪声鲁棒性方法的开题报告 .pdfVIP

自动语音识别中的噪声鲁棒性方法的开题报告

一、研究背景和意义

随着语音技术的发展，自动语音识别（ASR）在各个领域的应用越来

越广泛。但是，现实应用中，ASR面临着各种噪声环境（如街道噪声、

机器噪声等）的干扰，这极大地影响了ASR的准确性和稳定性。因此，

如何提高ASR系统的噪声鲁棒性成为了一个重要的研究方向。

通常情况下，提高ASR系统的噪声鲁棒性可以通过以下几种方法：

1）增加训练数据中的噪声样本；2）使用降噪算法对语音信号进行预处

理；3）使用噪声模型对噪声进行建模，并将其纳入ASR系统的识别过程

中。不过，这些方法都存在不同程度的问题：增加噪声样本会增加数据

量，但也会带来过拟合的风险；降噪算法的效果受限于噪声类型和强度；

噪声模型的建模难度较大，模型参数众多且复杂。

因此，本文旨在研究一种新的ASR噪声鲁棒性方法，该方法可以有

效提高ASR系统在噪声环境下的识别能力，同时避免上述方法存在的问

题。

二、研究内容

本研究中，将采用深度学习技术，结合对抗生成网络（GAN）和变

分自编码器（VAE）的思想，设计一个噪声鲁棒性改进的自动语音识别系

统。

具体来说，研究内容包括以下几个方面：

1.改进ASR系统的声学模型。将GAN和VAE结合起来，设计一个

可以对语音信号进行去噪和噪声生成的模型。

2.构建数据集。通过音频文件的处理，构建一个噪声数据集，同时

对语音数据进行噪声干扰，形成包含噪声的语音数据集。

3.训练声学模型。使用构建的数据集，训练改进后的声学模型，并

对比传统ASR系统在噪声环境下的识别精度。

4.分析和评估。对比ASR系统的识别精度，同时进行算法和模型的

分析和评估，找出相应的优缺点和适用场景。

三、研究意义和创新性

本研究的意义主要体现在以下方面：

1.提出了一种新的方法来提高ASR系统的噪声鲁棒性。该方法可以

有效地对噪声环境下的语音数据进行去噪和噪声生成，并将其纳入ASR

系统的识别过程中，从而提高ASR系统在噪声环境下的稳定性和准确性。

2.通过深度学习技术的应用，提出了一种结合GAN和VAE思想的

声学模型，该模型可以有效地去除语音信号中的噪声，并生成可用于

ASR系统训练的噪声样本。

3.构建了一个包含噪声的语音数据集，为相关领域的研究和开发提

供了参考和基础。

四、论文组织结构

本文将分为以下几个部分：

第一章：绪论

介绍ASR系统的研究背景和意义，概述本研究的研究内容和目标，

以及论文的组织结构。

第二章：相关工作

综述ASR系统噪声鲁棒性的相关研究工作，介绍目前主流的噪声鲁

棒性方法，以及目前深度学习技术在语音信号处理中的应用现状。

第三章：改进的ASR系统

详细介绍本研究中使用的改进ASR系统的声学模型，并解释模型中

GAN和VAE的应用过程。

第四章：数据集

简要介绍构建的噪声数据集的生成方法。

第五章：实验和结果分析

介绍实验的设计和实验结果，对实验结果进行分析和评估，说明该

方法相对于传统ASR系统的优势和局限性。

第六章：总结和展望

对本文的研究工作进行总结，并展望该领域未来的研究方向。