【信息技術】【2015.10】基於模型的多種環境下魯棒語音識別方法

本文爲英國劍橋大學達爾文學院（作者：Yongqiang Wang）的博士論文，共231頁。 基於模型的方法是一種強大而靈活的魯棒語音識別框架。該框架在過去幾十年中得到了廣泛的研究，並以多種方式進行了擴展，以處理各種聲學因素造成的失真，包括說話人差異、信道失真和環境噪聲。本文研究了在不同條件下基於模型的魯棒語音識別方法，並對該框架進行了兩個擴展。許多語音識別應用將受益於遠程語音捕獲，這樣可以避免使用

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