Detta dokument beskriver talsignalmodelleringsmetoder som är väl lämpade för hög prestanda och robust isolerad ordigenkänning. Vi presenterar nya tekniker för att införliva spektral/temporal information som en funktion av temporal position inom varje ord. I synnerhet beräknas spektral/temporala parametrar med hjälp av båda variabla längdblock med variabelt avstånd mellan block. Vi testade funktioner som beräknas med dessa metoder med hjälp av en alfabetsigenkänningsuppgift baserad på ISOLET-databasen. Hidden Markov Model Toolkit (HTK) användes för att implementera den isolerade ordigenkänningen med hela ordet HMM-modeller. Den bästa noggrannheten uppnås för högtalare oberoende alfabetsigenkänning, med hjälp av 50 funktioner, var 97,9%, vilket utgör ett nytt riktmärke för denna uppgift. Vi testade också dessa metoder med avsiktlig signalnedbrytning med hjälp av additiv Gaussian brus och telefonband begränsning och fann att igenkänningen försämrar graciöst och i mindre grad än för kontroll fall baserat på MFCC koefficienter och delta cepstra termer.
2001 föreslog Karnjanadecha REF signalmodellering för hög prestanda och robust isolerad ordigenkänning.
Signal modeling for high-performance robust isolated word recognition
{'venue': 'IEEE Trans. Speech and Audio Processing', 'journal': 'IEEE Trans. Speech and Audio Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}