基于近邻竞争模型的鲁棒语音确认方法

作     者：孙成立 刘刚 郭军 SUN Cheng-li;LIU Gang;GUO Jun

作者机构：北京邮电大学信息工程学院 

基　　金：国家“863”计划基金资助重点项目“多语言语音识别关键技术研究与应用产品开发”(2006AA010102) 河北省教育厅基金资助项目“智能电话转接系统”(2005340) 石家庄经济学院基金资助项目“中文语音关键词检测技术关键算法的研究”(200746) 河北省科技厅基金资助项目“基于网络流媒体广告的音频内容检索技术的研究”(052135147) 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：2008年第34卷第16期

页      码：4-6页

摘      要：提出一种新的基于近邻竞争模型的鲁棒语音确认方法。该方法通过引入目标模型的鲁棒近邻信息以提高在环境不匹配情况下的似然比确认性能。实验结果表明,在纯净语音环境下,该方法的性能与似然比方法相当,在高斯白噪声环境下,与似然比、在线垃圾模型方法相比,该方法的错误率分别下降1.2%和4.2%,在其他噪声环境下,该方法也能获得较好的确认效果。

主 题 词：语音识别 语音确认 似然比检验 近邻信息 

学科分类：080903[080903] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080501[080501] 0805[工学-能源动力学] 080502[080502] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-3428.2008.16.002

馆 藏 号：203127078...