基于MMSE谱减算法的农产品市场信息语音识别技术

为解决传统的便携式农产品市场信息采集设备操作不便,易受使用环境影响等问题,提出利用语音识别技术采集信息,以增加操作界面的灵活性。为增强语音识别的抗噪声鲁棒性,针对农产品市场信息采集的特殊工作环境,采集到20男20女语音训练集材料。首先利用最小均方误差(MMSE)谱减法进行前端带噪语音增强,得到增强后的语音信号,然后提取其MFCC特征用于HMM声学模型的训练;声学识别单元采用上下文相关的三音子模型,模型训练过程中采用了决策树状态聚类和增加高斯混合分量的策略,以提高模型的精确度。在3处不同环境不同信噪比情况下对训练出的模型进行测试,结果表明,MMSE谱减算法处理后的语音识别率比基本谱减法(SS)、多带谱减法(MB)有明显的提高,特别是在较低信噪比情况下更为明显。