用于孤立数字语音识别的一种组合降维方法

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用于孤立数字语音识别的一种组合降维方法

更新时间：2025-07-09

- 用于孤立数字语音识别的一种组合降维方法
- Issue 6, Pages: 42-46(2016)
- 作者机构：
  
  长安大学信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TN912.34
- Published：2016
- 稿件说明：
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[J]. 2016, (6): 42-46.
DOI：

[J]. 2016, (6): 42-46. DOI：

摘要

针对孤立数字语音识别的噪声鲁棒性问题

提出了一个组合降维方法。该方法由梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征提取、线性降维、受限玻尔兹曼机(RBM)、Softmax分类器4个功能模块依次组成;基于主成分分析(PCA)基本原理对MFCC特征向量实现了降维并且统一维度的目的;通过RBM对降维后的特征向量进行学习

改善了后端Softmax分类器的分类性能

RBM的预训练由对比散度算法完成

微调过程使用共轭梯度算法。采用TI-46孤立数字语音库和NOISEX-92典型噪声数据库对方法进行了测试

实验结果表明

该方法可以获得96.09%的正确识别率

相对于常规神经网络识别方法

噪声鲁棒性得到了提高。

Abstract

关键词

Keywords

references

Phillip B. Schafer.Noise-Robust Speech Recognition Through Auditory Feature Detection and Spike Sequence Decoding[J].Neural Computation,2014(3).

Tetsuya Takiguchi,Yasuo Ariki.PCA-Based Speech Enhancement for Distorted Speech Recognition[J].Journal of Multimedia,2007(5).

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