【信息技术】【2015.10】基于模型的多种环境下鲁棒语音识别方法

本文为英国剑桥大学达尔文学院（作者：Yongqiang Wang）的博士论文，共231页。 基于模型的方法是一种强大而灵活的鲁棒语音识别框架。该框架在过去几十年中得到了广泛的研究，并以多种方式进行了扩展，以处理各种声学因素造成的失真，包括说话人差异、信道失真和环境噪声。本文研究了在不同条件下基于模型的鲁棒语音识别方法，并对该框架进行了两个扩展。许多语音识别应用将受益于远程语音捕获，这样可以避免使用

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