No/VOL: 06/2018 Page no. 90
Authors: Bagher Baba-Ali , Waldemar Wójcik , Orken Mamyrbaev , Mussa Turdalyuly , Nurbapa Mekebayev :
Title: Niejednorodna kompresja spektralna do odpornej ekstrakcji cech MFCC
Abstract: Kompresja spektralna jest efektywną i niezawodną techniką wyodrębniania cech w celu zmniejszenia niedopasowania między danymi uczącymi i testowymi w domenie cech. W tym artykule proponujemy nową metodę wyodrębniania cech MFCC z niejednorodną kompresją spektralną do rozpoznawania mowy w hałaśliwym otoczeniu. W opisywanej metodzie, energie wyjść pasmowych filtrów skali melowej są kompresowane przez różne wartości bazowe wyznaczone na podstawie informacji z back-endu systemu rozpoznawania mowy. Stosując ten nowy schemat niejednorodnej kompresji spektralnej (SRNSC) opartej na rozpoznawaniu mowy dla współczynników cepstralnych opartych na banku filtrów o skali melowej, stwierdzono znaczną poprawę rozpoznawania w obecności różnych szumów addytywnych o różnych wartościach SNR z bazy danych TIMIT, w porównaniu do standardowego MFCC i cech wyznaczonych za pomocą pierwiastkowej kompresji spektralnej.
Key words: odporne rozpoznawanie mowy, kompresja spektralna.