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论文类型：期刊论文

发表时间：2011-01-01

发表刊物：控制理论与应用

收录刊物：Scopus、EI、PKU、ISTIC、CSCD

卷号：28

期号：10

页面范围：1461-1466

ISSN号：1000-8152

关键字：视听信息融合; 语音识别; 自适应权重; 学习自动机; 隐马尔科夫模型

摘要：为了提高噪音环境中语音识别的准确性和鲁棒性,提出了基于自适应视听信息融合的抗噪语音识别方法,视听信息在识别过程中具有变化的权重,动态的自适应于环
   境输入的信噪比.根据信噪比和反馈的识别性能,通过学习自动机计算视觉信息的最优权重;根据视听信息的特征向量,利用隐马尔科夫模型进行视听信息的模式匹
   配,并根据最优权重组合视觉和声音隐马尔科夫模型的决策,获得最终的识别结果.实验结果表明,在各种噪音水平下,自适应权重比不变权重的视听信息融合的语
   音识别性能更优。