【摘 要】
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众所周之,当话者因情绪,应力作用或Lombard效应而导致紧张时,语音识别算法的性能将会显著下降.为了提高变异情况下语音识别算法的性能,人们提出了许多方法.这些方法可以归纳
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众所周之,当话者因情绪,应力作用或Lombard效应而导致紧张时,语音识别算法的性能将会显著下降.为了提高变异情况下语音识别算法的性能,人们提出了许多方法.这些方法可以归纳为三类：1）顽健特征方法,2）变异补偿方法和3）模型调整方法.该文所进行的就是关于顽健特征的变异语音识别研究. 在各种语音变异中,话者在战斗机、航天飞机座舱等环境中,身体受到应力（重力）影响时的情况更具有特殊性.目前国内外有关应力影响下变异语音处理问题的专门研究还比较少.该文首先对特征提取作了介绍,说明Mel频率倒谱系数（Mel
Frequency Cepstrum Coefficient简称MFCC）特征的提取过程.之后通过对应力影响下变异语音语图谱的分析,考察了变异语音共振峰的走势.接着用分频带分析实验的方法,确定由应力引起共振峰的变化,对语音各个频带识别性能的影响.通过以上分析,找到对变异语音识别性能较好的频带,用在推导Mel频率映射函数中,导出一个新的Mel频率映射函数,并将其对应
的MFCC系数作为新的语音识别特征,应用在应力影响下变异语音的识别中.通过实验,比较了基于新旧特征对应力下变异语音的识别效果.结果表明：采用新的映射函数M_Expolog计算出的MFCC特征,具有较好的顽健性（Robustness）,有效地提高了变异语音的识别性能.对于受应力影响的语音,使用M_Expolog特征的平均识别率为85.5﹪,比没有使用该特征时提高了9.2﹪.
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