【摘 要】
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自动语音识别系统在噪声环境下性能的下降是其实现广泛应用的一个重大障碍。本文在他人基于Gammatone滤波的GFCC特征与MFCC识别性能对比的基础上,进一步对GFCC与MFCC在不同噪
【机 构】
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重庆邮电大学; 清华大学语音和语言技术中心;
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自动语音识别系统在噪声环境下性能的下降是其实现广泛应用的一个重大障碍。本文在他人基于Gammatone滤波的GFCC特征与MFCC识别性能对比的基础上,进一步对GFCC与MFCC在不同噪声环境下的性能表现进行分析研究。我们选择了五种人工和自然噪声进行对比试验:白噪声,粉红噪声,褐色噪声,背景说话人噪声以及汽车噪声。通过混合不同类型和不同强度的噪声,我们可以系统研究基于听觉特性的GFCC特征的抗噪能力。实验结果表明,和传统的MFCC相比,GFCC在各种噪声环境下都得到更好的语音识别效果,特别是在低信噪比的情况下表现出更大的优势。
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