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車載語音是智能語音識別技術的一個重要應用方向，然而現(xiàn)有的語音識別系統(tǒng)在實際噪聲環(huán)境下性能難以滿足要求，諸如背景噪聲、信道噪聲、說話人差異等因素都會造成測試數(shù)據(jù)與訓練數(shù)據(jù)的不匹配。噪聲魯棒性的研究目的是要盡量降低或消除此類不匹配的影響。
針對現(xiàn)有車載語音識別系統(tǒng)在實際應用環(huán)境下噪聲魯棒性較差的問題，提出一種基于支持向量機（SVM）的噪聲分類與補償方法。采集各應用場景下的噪聲構建SVM噪聲分類器，利用SVM對待測語音靜音段中的噪聲進行分類，根據(jù)噪聲類型選擇相應的帶噪訓練模板進行噪聲補償，并將差分頻譜倒譜系數(shù)作為特征參數(shù)進一步抑制語音段中的噪聲，從而實現(xiàn)車載語音識別。實驗結果表明，該方法可有效增強車載語音識別系統(tǒng)的噪聲魯棒性，并且與稀疏編碼語音增強和能量規(guī)整倒譜系數(shù)特征增強方法相比，具有更高的語音識別率。
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