一种改进的连续语音特征提取算法.pdf

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1、第37卷第1期长春理工大学学报(自然科学版)Vo1．37No．12014年2月JournalofChangehunUniversityofScienceandTechnology(NaturalScienceEdition)Feb．2014一种改进的连续语音特征提取算法刘葳，孙一呜(长春理工大学计算机科学技术学院，长春130022)摘要：本文介绍了连续语音识别中噪音鲁棒性方法的现状，分析传统动态范围调整方法在连续语音识别中导致的特征曲线中的峰值不匹配问题，提出了新的特征曲线调整算法，并为算法的参数设定增加了限制条件。本文详细地论述了算法的

2、步骤以及算法中参数的确定。通过理论分析和实验验证，证明了提出的算法在连续语音特征调整中具有很好的性能，提高了识别精度。关键词：连续语音识别；语音特征；动态范围调整；算法中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1672-9870(2014)01一O146—04FeatureExtractionAlgorithmofImprovementContinuousSpeechLIUWei，SUNYiming(SchoolofComputerScienceandTechnology，ChangchunUniversityofScienceand

3、Technology，Changchun130022)Abstract：Thenoiserobustmethodsincontinuousspeechrecognitionisintroduced，thepeaksmismatchingproblemwhichexistincontinuousspeechfeatureadjustmentbyusingconventionaldynamicrangeadjustmentisanalyzed．Thenewfeatureadjustmentalgorithmisproposedandsomer

4、estrictedconditionstogetparametersareadded．Thestepandtheparametersettingofthealgorithmpaperarediscussedindetails．Bytheoreticalanalysisandexperimentalveriflca-tion，theperformanceofthealgorithmincontinuousspeechfeatureadiustmentisproved．Therecognitionaccuracyisimproved．Keyw

5、ords：continuousspeechrecognition；speechfeature；dynamicrangeadiustment；algorithm减少待识别语音特征和模型的不匹配的方法虽整方法在每个维度中应用唯一的最大值，对所有的然不是提高语音识别鲁棒性的唯一方法，但却是一MFCC系数进行归一化，这就会导致归一化之后在种很有效的方法n。通过该方法可以减少待识别特峰值部分仍然有很多无法匹配的数据。征和模型之间的不匹配使得识别性能得以提高。在孤立词识别噪音鲁棒f生方法中，归一化方法能够使干净语音特征和带噪语音特征之间的不匹配部分显

6、著减少。但相对于连续语音识别来说，不匹配的峰值随着语音特征曲线长度的增长而增加，语音特征曲线的动态范围随着噪音的增加而减少。因此简单的归一化算法不能有效适用连续语音识别。图1建模语音特征曲线与带噪语音特征曲线图1描述了同一段语音特征在干净和1OdB信噪比下的MFCC特征曲线，分别用实线和虚线表示基于传统方法提出的新算法干净的语音特征曲线和带噪语音特征曲线。从中可以明显观察到特征曲线的峰值对比情况，从波形可1．1概述以看出连续语音中包含很多峰值，这些峰值大多代提出算法的目标就是通过将特征曲线分成小表了语音中元音的特征信息哺。传统的动态范围调

7、块，在小块中调整特征曲线，增加特征曲线的峰值匹收稿日期：2013-08-22作者简介：刘蒇(1980--)，女，硕士，讲师，E—mai1：liuwei@cust．edu．cn第1期刘葳，等：一种改进的连续语音特征提取算法147配概率。根据上述目的，把整个算法分为三步，第一L，(P一1)，．L，(P1)，⋯，L，(PM)，“主块”定义在Lf(P—1)步进行“块”划分；第二步确定调整值；第三步在“块”和L，(P1)之间，左侧的块边界从L，(P—f_1)到使用动态范围调整算法。Lf(P—f)，右侧的块边界从L，(P)到L，(Pl+1)。图3展现

8、了“块”划分的例子，3。在图3中，两个最长的点竖线代表了“主块”的边界，．sl，S，和S分别代表了主块、左侧部分和右侧部分，较短的点竖线展示了“块”的边界。。。。。’’。’‘‘’1jm图2划分