%0 Journal Article
%T 鲁棒性话者辨识中的一种改进的马尔科夫模型
%A 刘鸣
%A 戴蓓倩
%A 李辉
%A 陆伟
%A 李霄寒
%J 电子学报
%P 46-48
%D 2002
%X 为了提高话者识别系统的噪声鲁棒性,本文对CHMM进行了改进,将每帧特征参数之间的差分参数来对应状态之间的转移,从而使帧间信息在模型中得到了体现.利用改进后的CHMM模型对不同的特征参数携带的信息进行信息融合.使得在强噪环境下,鲁棒性好的特征参数起主导作用,而在噪声比较小的环境下,精细度高的特征参数起主导作用.实验证明,这种改进的马尔可夫模型明显提高语音识别系统的鲁棒性能,这种技术具有良好的发展和应用前景.
%K 连续隐马尔可夫模型
%K 信息融合
%K 鲁棒性
%K 话者识别
%U http://www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract2935.shtml