赵贤宇
- 作品数：5 被引量：8H指数：1
- 供职机构：清华大学信息科学技术学院电子工程系更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于VTS的稳健语音识别
- 2005年
- 为了进一步提高矢量Taylor级数(VTS)算法的模型补偿精度以及在噪声环境下的识别性能,提出将无监督聚类与VTS算法相结合。无监督聚类算法利用噪声模型之间的Kullback-Leibler距离将含噪语音段划分为若干个子段。然后针对各个子段分别进行一阶Taylor级数展开,并在此基础上逐段估计噪声参数和补偿声学模型。该算法结合一个中文数字串识别系统进行实验,在Babble噪声和Gauss白噪声环境下该算法的误识率相对传统的VTS算法分别下降了27.7%和17.8%。证明这种结合无监督聚类的分段VTS算法能够更加有效地将语音和噪声在倒谱域上的非线性混合模型用一阶线性模型来近似。
- 赵贤宇欧智坚王作英
- 关键词：信息处理语音识别模型自适应稳健性
- 多功能语音/音频信息检索系统的研究与实现
- 语音/音频是一种重要的信息载体.本文描述了如何综合运用语音识别、说话人识别等技术,实现一个多功能语音/音频信息检索系统,能够从语音/音频库中检索(searching)出感兴趣的信息.感兴趣的语音/音频信息呈现出不同的形式...
- 欧智坚罗骏谢达东赵贤宇林晖王作英
- 关键词：信息检索关键词检测
- 文献传递
- 麦克风阵列自适应信号处理算法研究
- 自适应数字波束形成和盲信号分离算法是两种应用广泛的阵列信号处理算法.前者充分利用了信号源的空间方位信息,后者则主要依靠各个信号源之间统计独立的假设.在本文中,讨论了它们在麦克风阵列和语音信号处理中的应用以及存在的问题.对...
- 赵贤宇王作英
- 关键词：语音识别麦克风阵列自适应信号处理盲信号分离语音信号
- 文献传递
- 用于语音识别的鲁棒自适应麦克风阵列算法被引量：8
- 2004年
- 对现实环境中存在的混响以及非平稳干扰语音信源等因素导致的算法性能下降,提出了一种用于语音识别的鲁棒旁瓣对消算法。讨论了旁瓣对消算法在自适应麦克风阵列中的应用,分析了算法在不同的混响条件下、不同的干扰源的噪声抑制能力。该算法通过分帧处理将输入信号划分为一系列短时平稳的信号片段。根据当前帧的信噪比决定自适应滤波器的权系数更新方式。采用一定的范数约束来限制自适应滤波器权系数的误调整。实验结果表明该麦克风阵列在混响的现实环境中能够有效抑制平稳噪声源和交叠谈话背景干扰,提高了语音识别器的抗噪性能。
- 赵贤宇王作英
- 关键词：语音识别麦克风阵列自适应信号处理
- 多功能语音/音频信息检索系统的研究与实现
- 语音/音频是一种重要的信息载体。本文描述了如何综合运用语音识别、说话人识别等技术,实现一个多功能语音/音频信息检索系统,能够从语音/音频库中检索(searching)出感兴趣的信息。感兴趣的语音/音频信息呈现出不同的形式...
- 欧智坚罗骏谢达东赵贤宇林晖王作英
- 关键词：信息检索关键词检测
- 文献传递
