I studien föreslås en algoritm för bulleravstängning genom att använda rekursiv minst kvadrat (RLS) och mönsterigenkänning med hjälp av fusionsmetod för dynamisk tidskrigning (DTW) och dold Markov-modell (HMM). Talsignaler korrumperas ofta med bakgrundsljud och förändringarna i signalegenskaperna kan vara snabba. Dessa frågor är särskilt viktiga för ett starkt taligenkänning. Robusthet är en nyckelfråga i taligenkänningen. Algoritmen testas på talprover som är en del av en malay corpus. Det visas att fusionstekniken kan användas för att sammansmälta mönsterigenkänningsutgångarna från DTW och HMM. Dessutom infördes förfining normalisering genom att använda vikt medel vektor för att få bättre prestanda. Noggrannhet på 94 % för mönsterigenkänning kunde erhållas med hjälp av fusion HMM och DTW jämfört med 80,5 % med DTW och 90,7 % med HMM separat. Noggrannheten av den föreslagna algoritmen ökas ytterligare till 98% genom utnyttjande av RLS adaptiv bulleravstängning.
Al-Hadda REF har utarbetat en algoritm för bullerborttagning med hjälp av rekursiv minst fyrkantig (RLS) och mönsterigenkänning med hjälp av fusionsteknik för dynamisk tidsvarvning (DTW) och dold Markov-modell (HMM).
Robust Speech Recognition Using Fusion Techniques and Adaptive Filtering
{'venue': None, 'journal': 'American Journal of Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}