一种农产品市场要素信息采集的鲁棒性语音识别方法

摘要

本发明涉及语音识别技术领域，特别是关于一种农产品市场要素信息采集的鲁棒性语音识别方法，包括采集初始语音信号，利用最小均方误差(MMSE)谱减算法对所述初始语音信号进行去噪，得到近似纯净语音信号，提取所述近似纯净语音信号的特征值，对所述特征值进行倒谱均值方差归一化(CMVN)补偿，根据该补偿后的语音特征向量训练隐马尔可夫模型(HMM)。通过上述的方法，面向非特定人的中等词汇量的连续语音识别系统，所采用的算法简单，易于实现，计算量小。

主权项

一种农产品市场要素信息采集的鲁棒性语音识别方法，其特征在于包括，步骤101，采集初始语音信号；步骤102，利用谱减算法对所述初始语音信号进行去噪，得到近似纯净语音信号；步骤103，提取所述近似纯净语音信号的特征值；步骤104，对所述特征值进行倒谱均值方差归一化补偿；步骤105，根据该补偿后的语音特征向量训练隐马尔可夫模型。