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目前的語音識別系統(tǒng)在訓練環(huán)境與測試環(huán)境匹配的情況下具有很高的識別率，而當環(huán)境失配時，其性能將急劇下降。作者研兗發(fā)現(xiàn)，帶寬失配，即訓練語料和測試語料帶寬不-致，也是引起環(huán)境失配的主要原因之一。當測試語音帶寬比訓練語音帶寬窄時，丟失的頻段不可逆，且其影響在倒譜域或?qū)?shù)頻譜域上是時變的，因而無法用日前的信道補償方法補償。文章在分析丟失頻段對梅爾頻率倒譜系數(shù)影響的基礎(chǔ)上，提出了用頻譜折疊方法對窄帶測試語音進行補償。在此基礎(chǔ)上給出了語音帶寬檢測算法和帶寬補償統(tǒng)一框架。在AN4和TIMIT/NTIMIT數(shù)據(jù)庫上的實驗表明，該框架能有效增強語音識別系統(tǒng)在帶寬失配情況下的魯棒性。
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