[发明专利]语音识别噪声自适应系统、方法及程序

摘要

本发明公开了语音识别噪声自适应系统、方法及程序，目的在于能够对许多类型的噪声数据进行最优聚类并且提高对输入语音的语音模型序列估计的精确度。根据信噪比条件向语音加入噪声以产生出加有噪声的语音(S1)，从所产生出的加有噪声的语音中减去语音倒频谱的平均值(步骤S2)；产生出每个加有噪声语音片断的高斯分布模型(步骤S3)，并且计算出这些加有噪声语音片断的似然性以产生出一似然性矩阵(步骤S4)，从而获得一聚类结果。选择出最优模型(步骤S7)，并且进行线性变换以提供最大似然性(步骤S8)。因为加有噪声的语音一直用在聚类和模型学习中，所以可以实现对许多类型的噪声数据进行聚类并且精确估计出语音模型序列。

主权项

1.一种使针对任意噪声的语音模型适应要在有噪环境中识别的语音的语音模型噪声自适应系统，通过采用净语音数据来学习该语音模型，该系统包括：聚类部件，用于对加有噪声的语音进行聚类；语音模型空间产生部件，用于根据由聚类部件进行的聚类的结果产生出树形结构有噪语音模型空间；参数提取部件，用于提取出所要识别的输入有噪语音的语音特征参数；选择部件，用于从由语音模型空间产生部件产生出的树形结构有噪语音模型空间中选择出最优模型；以及线性变换部件，用于对由选择部件选择的模型进行线性变换，从而使该模型提供进一步提高的似然性。