李玉萍
- 作品数：3 被引量：7H指数：2
- 供职机构：燕山大学电气工程学院更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 一种改进的语音信号端点检测方法研究被引量：3
- 2008年
- 在语音识别系统中端点检测有误差会降低系统的识别率,进行有效准确的端点检测是语音识别的重要步骤。当信噪比较低时,传统的端点检测方法不能有效的工作。为了提高系统的识别率,本文提出了一种更有效的端点检测算法,基于LPC美尔倒谱特征的端点检测方法。它是基于倒谱特征方法的一种改进。实验证明,该算法在低信噪比的情况下,能够准确的检测出语音信号的端点。通过对三种不同的端点检测算法的比较,证明了基于LPC美尔倒谱特征算法在低信噪比的情况下有较高的检测正确率。
- 李玉萍朴春俊韩永成
- 关键词：端点检测语音识别
- 基于特征语音的说话人自适应算法研究
- 2007年
- 介绍了说话人自适应技术中的特征语音(Eigenvoice,EV)方法。用最大后验概率特征分解(Maximum a Posteriori Eigen-decomposition,MAPED)法来计算线性组合系数,代替了传统方法中的最大似然特征分解(Maximum Likelihood Eigen-decomposition,MLED)的方法。实验对这两种方法的性能进行了比较。结果证明使用MAPED这种方法比用MLED的方法错误识别率有一定的降低,增强了系统的鲁棒性。
- 朴春俊李玉萍韩永成
- 关键词：说话人自适应
- 一种带噪语音信号端点检测方法研究被引量：4
- 2008年
- 端点检测是语音识别中的一个重要环节。当信噪比较低时,传统的端点检测方法不能有效的工作,影响了系统的识别率。为此,本文提出了一种更有效的端点检测算法——基于LPC美尔倒谱特征的端点检测方法,它是基于LPC距离方法的一种改进。实验证明,该算法在低信噪比的情况下,能够准确的检测出语音信号。通过对三种不同的端点检测算法的比较,证明了基于LPC美尔倒谱特征算法的检测正确率较高。
- 李玉萍朴春俊韩永成
- 关键词：端点检测语音识别
