基于概率加权平均的Mel子带特征重建算法

罗 宇; 杜利民

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于概率加权平均的Mel子带特征重建算法

论文 | 更新时间：2025-07-16

- 基于概率加权平均的Mel子带特征重建算法
- Probability-Weighted Average Algorithm for Mel-Frequency Filter-Bank Vector Reconstruction
- 电子学报 2004年32卷第10期页码：1738-1741
- 作者机构：
  
  中科院声学所语音交互技术研究中心,北京,100080
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家973重点基础研究发展项目 (No.G1998030505)
- DOI：
  中图分类号： TN912.34
- 纸质出版：2004
- 稿件说明：
移动端阅览
罗宇, 杜利民. 基于概率加权平均的Mel子带特征重建算法[J]. 电子学报, 2004,32(10):1738-1741.

LUO Yu, DU Li-min. Probability-Weighted Average Algorithm for Mel-Frequency Filter-Bank Vector Reconstruction[J]. Acta Electronica Sinica, 2004, 32(10): 1738-1741.
罗宇, 杜利民. 基于概率加权平均的Mel子带特征重建算法[J]. 电子学报, 2004,32(10):1738-1741. DOI：

LUO Yu, DU Li-min. Probability-Weighted Average Algorithm for Mel-Frequency Filter-Bank Vector Reconstruction[J]. Acta Electronica Sinica, 2004, 32(10): 1738-1741. DOI：

摘要

本文提出基于概率加权平均的Mel子带特征数据重建算法.该算法选择

个最优重建结果的概率加权平均作为被加性噪声掩蔽的语音特征分量的估计.实验结果表明

基于概率加权平均的语音特征数据重建算法降低了重建误差

减少了帧间突变现象

增强了Mel子带特征的帧间连续性

从而显著提高了语音识别系统对加性噪声的鲁棒性能.

Abstract

In this paper

probability weighted average (PWA) algorithm is proposed to reconstruct Mel-frequency filter-bank vectors.The probability-weighted average of K-best reconstructed "missing" components of Mel-frequency filter-bank vectors is taken as the estimation of components masked by additive noise.Experimental results show that PWA algorithm can reduce reconstruction error

increase the continuity between neighbor mel-filterbank vectors and greatly improve automatic speech recognition (ASR) system's robustness against additive noise.

关键词

Keywords

references

浏览量

976

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

全自动中文新闻字幕生成系统的设计与实现