文档介绍
由于语音信号的多变性，识别系统的性能极易受噪声环境的影响而导致性能下降。该文以听觉试验为基础，提出一种新的非线性独立子带隐马尔可夫模型(HMM)最大后验统计匹配算法。该算法依据人耳感知的频选性，根据各子带噪声特点采用统计匹配、MAP估计和HMM／MLP非线性映射来补偿噪声环境的影响。实验表明该算法明显改善了识别系统在噪声环境下的性能。
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信号处理
由于语音信号的多变性，识别系统的性能极易受噪声环境的影响而导致性能下降。该文以听觉试验为基础，提出一种新的非线性独立子带隐马尔可夫模型(HMM)最大后验统计匹配算法。该算法依据人耳感知的频选性，根据各子带噪声特点采用统计匹配、MAP估计和HMM／MLP非线性映射来补偿噪声环境的影响。实验表明该算法明显改善了识别系统在噪声环境下的性能。
