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上海交通大学贝尔实验室通信与网络联合实验室

作品数：3 被引量：54H指数：3
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相关机构

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇电子电信
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 3篇语音
  • 3篇语音识别
  • 1篇端点
  • 1篇端点检测
  • 1篇隐马尔可夫模...
  • 1篇语音检测
  • 1篇语音增强
  • 1篇噪声
  • 1篇噪声环境
  • 1篇识别技术
  • 1篇汽车
  • 1篇汽车噪声
  • 1篇马尔可夫
  • 1篇马尔可夫模型
  • 1篇HMM模型

机构

  • 3篇上海交通大学

作者

  • 3篇朱杰
  • 2篇韦晓东
  • 1篇胡光锐
  • 1篇章文义

传媒

  • 2篇上海交通大学...
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2003
  • 2篇1998
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
几种无语音检测噪音估计方法的比较研究被引量：4
2003年
噪音谱的估计是谱相减方法中关键的一环。传统的噪声谱的估计是通过对输入语音作语音检测,区分出纯噪声段,根据噪声段的频谱估计出噪声谱。该方法的准确性局限于语音检测算法的性能,在信噪比较低时,性能下降很快。近年来人们提出了多种不用语音检测的噪声估计方法,这些方法不区分语音和非语音段,在每一帧都进行噪声谱的更新。评估了几种无语音检测的噪音估计方法,比较了它们用于谱相减时在语音识别中的性能,提出了一种新的基于能量聚类的无语音检测噪音估计方法,通过实验验证了它的优良性能。
章文义朱杰
关键词：语音识别语音检测
汽车噪声中自动语音的识别技术被引量：12
1998年
汽车中的话音拨号系统是自动语音识别技术的应用热点．自动语音识别系统是一个基于训练的系统．在汽车噪声中，由于实际应用环境与形成系统参数的训练环境的失配，传统语音识别系统的性能会大幅度地下降，从而无法实用．为了提高语音识别系统在特定环境下的识别率及实用性，首先根据汽车环境中语音的失真模型分析了系统性能下降的原因，然后针对加性汽车噪声与信道失真对系统的影响，讨论了在汽车噪声中改善语音识别系统性能的方法．提出了在识别系统中用基于子带的语音增强算法和倒谱均值相减算法相结合的方法．对大量的多人连续数字串语音的识别实验表明，这一方法大大提高了系统在汽车噪声环境中的识别率，它还可以简便、实时的实现，具有一定的实用性．
韦晓东朱杰胡光锐
关键词：语音识别语音增强汽车噪声
噪声环境中基于HMM模型的语音信号端点检测方法被引量：38
1998年
在噪声环境下如何提高语音信号端点检测的准确性是自动语音识别（ＡＳＲ）研究中的一个重要课题．常用的基于短时能量的端点检测方法对于能量较低的音节或在信噪比较低的环境下，检测性能不够理想．讨论了一种基于ＨＭＭ模型的语音信号端点检测方法．先用训练的方法生成背景噪声和废料的模型，再用Ｖｉｔｅｒｂｉ解码算法对待测信号进行处理，并给出了具体的实现方法．实验测试结果表明，基于ＨＭＭ的端点检测方法的检测性能接近于人工检测，方法是有效的．
朱杰韦晓东
关键词：隐马尔可夫模型端点检测语音识别噪声
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