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Improved perceptually non-uniform spectral compression for robust speech recognition

The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications 2013年第4期20卷 122-126,132页

作者： ZHANG Yi HE Chun-jiang LUO Yuan CHEN Kai XING Wu-chao Engineering Research and Development Centre of Information Accessibility Chongqing University of Posts and Telecommunications

According to the decline of recognition rate of speech recognition system in the noise environments, an improved perceptually non-uniform spectral compression feature extraction algorithm is put forward in this paper. This method can realize an effective compression of the speech signals and make the training and recognition environments more matching, so the recognition rate can be improved in the noise environments. By experimenting on the intelligent wheelchair platform, the result shows that the algorithm can effectively enhance the robustness of speech recognition, and ensure the recognition rate in the noise environments.

关键词： robust speech recognition improved perceptually non-uniform spectral compression intelligent wheelchair mel-frequencycepstrum coefficients

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