%0 Journal Article
%T 基于fss与plp的噪声鲁棒语音识别
%A 王振力
%A 白志强
%A 朱江
%J 南京邮电大学学报(自然科学版)
%P 12-15
%D 2008
%X 提出了一种基于分数阶谱相减（fss）与感知线性预测（plp）相结合的噪声鲁棒语音识别方法，记为fss+plpc。该方法首先通过fss在分数阶fourier域对带噪语音进行降噪处理，然后计算增强语音的均方误差和itakura距离并进行比较，以获得fss的近似最优分数阶阶数。最后对根据此阶数得到的增强语音提取感知线性预测倒谱（plpc）。实验结果表明，fss+plpc对于数字语音的识别性能优于传统的谱减法（ss+plpc）和感知线性预测倒谱（plpc）法，并且随着信噪比的降低fss+plpc表现出较好的噪声鲁棒性。
%K 噪声鲁棒语音识别
%K 语音增强
%K 谱减法
%K 分数阶fourier变换
%K 感知线性预测
%U http://nyzr.njupt.edu.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=200804003&flag=1