倪曼蒂

摘 要 为了解决连续语音识别在自然环境中噪声估计高误差、去除噪声和语言失真不能良好平衡、导致关键词识别率低下的问题，提出了一种全新的自动语音识别系统（ASR）.本系统将双通道含噪语音信号通过空间增强模块进行噪声提取，通过均衡考虑语音信号和参考噪声输入谱减法模块进行去噪与语音失真的噪声去除和信号放大，最后进入基于隐马尔科夫模型（HMM）的自适应语音信号识别模块进行识别处理.实验显示，本系统可有效减少运算负载、提高关键词识别率.

关键词 空间增强；谱减法；连续语音识别；自适应；双通道信号

中图分类号 TP393文献标识码 A文章编号 10002537（2014）03006306

虽然自动语音识别（ASR）系统的研究已投入了大量的人员和资金，但是它还不能够像电话一样，作为日常生活的一部分完整地融入到人们的生活当中.其中一个最主要的问题就是自动语音识别系统在噪声和混响环境下，特别是二者混合环境下的识别性能过于低下[1].在大多数情况下，为获得可接受的识别性能，只能依赖于麦克风阵列的使用，即通过使用大量按照特定位置放置的麦克风来获取语音输入和空间信息.大量的ASR研究，使用麦克风阵列得到方向增益，以改善噪声与混响环境中获取信号的质量；采用模式识别技术中的谱减法来消除噪声和处理语音训练集与测试集不匹配问题[2].

在日常应用中，普通用户既不可能随身携带麦克风阵列也不可……