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基于支持向量机的噪声分类与补偿
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2018-02-23
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车载语音是智能语音识别技术的一个重要应用方向，然而现有的语音识别系统在实际噪声环境下性能难以满足要求，诸如背景噪声、信道噪声、说话人差异等因素都会造成测试数据与训练数据的不匹配。噪声鲁棒性的研究目的是要尽量降低或消除此类不匹配的影响。
针对现有车载语音识别系统在实际应用环境下噪声鲁棒性较差的问题，提出一种基于支持向量机（SVM）的噪声分类与补偿方法。采集各应用场景下的噪声构建SVM噪声分类器，利用SVM对待测语音静音段中的噪声进行分类，根据噪声类型选择相应的带噪训练模板进行噪声补偿，并将差分频谱倒谱系数作为特征参数进一步抑制语音段中的噪声，从而实现车载语音识别。实验结果表明，该方法可有效增强车载语音识别系统的噪声鲁棒性，并且与稀疏编码语音增强和能量规整倒谱系数特征增强方法相比，具有更高的语音识别率。
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