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車載語音是智能語音識(shí)別技術(shù)的一個(gè)重要應(yīng)用方向，然而現(xiàn)有的語音識(shí)別系統(tǒng)在實(shí)際噪聲環(huán)境下性能難以滿足要求，諸如背景噪聲、信道噪聲、說話人差異等因素都會(huì)造成測試數(shù)據(jù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不匹配。噪聲魯棒性的研究目的是要盡量降低或消除此類不匹配的影響。
針對(duì)現(xiàn)有車載語音識(shí)別系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用環(huán)境下噪聲魯棒性較差的問題，提出一種基于支持向量機(jī)（SVM）的噪聲分類與補(bǔ)償方法。采集各應(yīng)用場景下的噪聲構(gòu)建SVM噪聲分類器，利用SVM對(duì)待測語音靜音段中的噪聲進(jìn)行分類，根據(jù)噪聲類型選擇相應(yīng)的帶噪訓(xùn)練模板進(jìn)行噪聲補(bǔ)償，并將差分頻譜倒譜系數(shù)作為特征參數(shù)進(jìn)一步抑制語音段中的噪聲，從而實(shí)現(xiàn)車載語音識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可有效增強(qiáng)車載語音識(shí)別系統(tǒng)的噪聲魯棒性，并且與稀疏編碼語音增強(qiáng)和能量規(guī)整倒譜系數(shù)特征增強(qiáng)方法相比，具有更高的語音識(shí)別率。
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