【摘 要】
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本文讨论了混有加性高斯白噪声的语音的线性预测隐Markov模型(HMM)参数估计问题.由Baum等人提出来的重估公式没有考虑噪声的影响,因此,对有噪语音的模型参数估计会产生较大的
【机 构】
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华中理工大学电子与信息工程系,华中理工大学电子与信息工程系,华中理工大学电子与信息工程系
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本文讨论了混有加性高斯白噪声的语音的线性预测隐Markov模型(HMM)参数估计问题.由Baum等人提出来的重估公式没有考虑噪声的影响,因此,对有噪语音的模型参数估计会产生较大的偏差.本文对该公式提出了一种修正方案,用这种方法估计出的模型参数有效地抑制了噪声的影响,较准确地反映了语音真实时变特征.实验证实了这一结论.
This paper discusses the problem of parameter estimation of linear predictive Hidden Markov Models (HMM) for speech mixed with additive white Gaussian noise. The re-estimation formula proposed by Baum et al. Does not consider the influence of noise. Therefore, It is estimated that there will be a big deviation.This paper presents a modification of the formula, using this method to estimate the model parameters effectively suppress the impact of noise, more accurately reflect the real time-varying voice features.Experiments confirmed This conclusion.
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