基于麥克風陣列的語音增強與識別研究.pdf

1、自動語音識別技術對純凈的語音信號已經(jīng)可以達到較高的識別精度。然而實際工作環(huán)境中環(huán)境噪聲與混響的存在，以及其他聲源的干擾，造成待識別語音特征與訓練模板之間的失配，使得系統(tǒng)識別性能急劇下降。本論文針對以小尺寸麥克風陣為接收端的自動語音識別系統(tǒng)，研究若干寬帶語音陣列處理方法，通過空時聯(lián)合處理提高實際工作環(huán)境下語音信號被正確識別的概率。
　　 論文關于語音信號聲源定位的研究，采用了基于旋轉不變技術的信號參數(shù)估計（ESPRIT）算法的寬帶

2、到達方向角估計方法，并結合多通道語音線性預測分析和信噪比估計對算法進行了改進。實驗證明，這種高分辨寬帶信號處理方法應用在小尺寸麥克風陣接收的語音信號上，具有遠優(yōu)于常規(guī)波束形成方法的性能，且避免了其他典型高分辨方法中對整個角度域的掃描計算。定位結果用于指引后續(xù)陣列處理以提取從特定說話人方向到達信號。
　　 大多數(shù)現(xiàn)有麥克風陣語音識別系統(tǒng)包括陣列信號處理和特征識別兩個先后獨立的階段。論文將陣信號處理和特征識別統(tǒng)一起來考慮，識別系統(tǒng)的