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1、語音識別技術(shù)經(jīng)過全球半個多世紀的研究，目前已經(jīng)發(fā)展到了接近實用的階段。在實驗室環(huán)境下，大詞匯量的朗讀式連續(xù)發(fā)音寬帶語音信號的平均識別率可以達到90％以上，但具體到實際應用中，由于說話人的變化、環(huán)境條件的變化以及噪聲等因素的影響，會使識別系統(tǒng)的性能急劇下降。在理論上，噪聲魯棒性所面臨的問題其實就是訓練和識別環(huán)境之間的不匹配，而這種不匹配通常都會體現(xiàn)在特征參數(shù)概率分布的差異上。特征參數(shù)規(guī)整可以通過特征空間的參數(shù)變換映射在一定程度上減小訓練和
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