一种用于抗噪语音识别的动态参数补偿新方法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第13卷第2期电路与系统学报V01．13NO．220o8年4月J0URNAL0FCIRCUITSANDSYSTEMSApril，2008文章编号：1007·0249(2008)02．0014．06一种用于抗噪语音识别的动态参数补偿新方法宁更新，韦岗(华南理工大学电子与信息学院，广东广州510640)摘要t模型补偿技术已成功应用到噪声环境下的语音识别任务中。流行的模型补偿技术如Log．Add和Log．NormalPMC(并行模型合并)方法对动态特征参数通常只能给出近似的补偿。因此他们的识别率在较低的信

2、噪比条件下变得很低。本文利用静态特征的导函数推导出了一种新的动态模型参数补偿方法。新的方法可以同任何已知的静态模型补偿算法结合产生出新的用于识别的噪声语音模型。实验证明这一新算法的应用，使其识别率比仅使用原有的模型补偿算法有较为明显的提高，并且新算法的复杂度较原有的模型补偿算法只有轻微的增加。关键词t鲁棒语音识别；模型补偿；动态参数补偿中圈分类号tTN912文献标识码tA1引言与机器进行语音交流，是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术，其被认为是2000年至2010年间信息技术

3、领域十大重要的科技发展技术之一。在语音识别中，当识别器的训练环境同应用环境不同时，其性能会急剧下降。为了解决这一问题，各种技术方法陆续地被提了出来，这些技术方法主要分为三大类：1)语音鲁棒特征的表达和提取技术~6】；2)语音增强技术，】；3)模型补偿技术[1-3,7-10】。关于这些方法的详细回顾可参见文献[9】。本文的讨论重点是模型补偿技术。模型补偿技术主要是通过合并纯净语音模型与噪声模型，从而产生出用于识别的带噪语音模型。文献[1～31中已经证明PMC方法是一种非常有效的模型补偿方法，它能产生出具有鲁棒性的带噪语音模型，这些文献中并且给出了几

4、种不同的PMC方法。在这些PMC方法中，一些诸如数字积分PMC(NumericalIntegralPMC)和数据驱动PMC(Date．drivenPMC)方法能够获得很佳的识别率，但是这些方法的运算复杂度巨大，很难运用到实际应用中去。另一方面，一些诸如对数-力ⅡPMC(Log．AddPMC)和对数．正态PMC(Log．NormalPMC)方法通过使用较简单的估计方法来生成带噪语音模型，这样在很低信噪比的条件下识别效果不是很令人满意。其中Log．NormalPMC方法对静态模型参数给出一个严格的补偿方案，但是对动态模型参数，到目前为止只能对其均值进

5、行简单的补偿。虽然这种动态的均值补偿可以提高识别率，但是算法仍有改进的空间，使其能够为动态的协方差参数提供补偿。为了解决这一问题，本文提出了一种新的动态模型补偿方法(DPCM)。DPCM选定语音特征与噪声特征的差为一个新的附加随机变量，并假设该附加变量与语音和噪声特征的导数之间均相互统计独立。这样，动态特征的补偿即可通过数学的方法来解决。此外新的DPCM可以同任何已知的静态补偿方法结合生成新的带噪语音模型。实验结果也证明使用该DPCM可以提供更好的识别率。本文定义和使用一致的域标号。上标表示对数功率谱域，无上标的则表示Me1线性功率谱域。估计出的

6、噪声模型参数用～标记，补偿出的带噪语音模型参数用标记。2模型补偿技术模型补偿技术是根据应用环境的背景噪声情况，通过修正纯净语音特征的统计模型产生出一个更接近真实带噪语音特征的统计模型。图1是一个基本模型补偿方案框图，输入为一个纯净的语音模型‘收薯日期t2005．12．19修订日期：2007．12-21基金项目，国家自然科学基金资助项目(60502041)；J‘。东省自然科学基金博士启动资助课题项目(07300583)维普资讯http://www.cqvip.com第2期宁更新等：一种用于抗噪语音识别的动态参数补偿新方法l5彝模行一型。另的B么合纯

7、并净是语在音线和性噪谱声差域模进型一广一一一F广卜一—一—一—一_。一L—t—一—一——I一—一—一—一—一]一一。。-昌p一I一一一二一一一．l的参数先要从倒谱域变换到对：lI：：ⅡX=exp(X1)N：。p(N，)：域并型参。，在然数线后映性进射谱行变域相换进反回行的倒模操谱域型作把的合模：!目I樟犁lIl：：!对数，一姥正性态一厂I●L．_—：。’==一●]I(一二)：_：。另：——__r———一：：谱域Il：1一I)模型的补偿是在对数谱域：Y，：1。g(expo(，)+exp，))：：⋯⋯⋯上L⋯一一：进行l-一一一一一一一一一一一jl-

8、一一一一一一一一一一Y二：：)_一一一一』常的噪声信号有两类：卷积噪声(信道的频率响应)高斯分嘉————————T———————j(，，