[发明专利]基于信噪比加权模板特征匹配的抗噪语音识别方法及装置

权利要求书

1.一种基于信噪比加权模板特征匹配的抗噪语音识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：对输入语音信号进行预处理，求得相位系数；

步骤二：计算输入语音的特征，即相位MFCC；

步骤三：对基于SNR的模板进行特征匹配。

2.根据权利要求1所述的基于信噪比加权模板特征匹配的抗噪语音识别方法，其特征在于，所述步骤一包括以下步骤：

步骤A、将数字化后的语音信号s[n]进行分帧处理，同时采用汉明窗进行加窗，并分为T帧：

{s₀[n],s₁[n],...,s_t[n],...,s_T-1[n]}，

其中：

s_t[n]={s[Kt],s[Kt+1],...,s[Kt+N-1]}，K为帧移，N为帧长，s_t[n]为在时刻t的帧信号序列；

步骤B、将所得帧信号进行周期延拓，得到自相关函数：

R[k]=Σn=0N-1st~[n]st~[n+k],k=0,1,...,N-1;]]>

由自相关函数的表达式可得出，R[k]是两个N维向量的点积，

x0={st~[0],st~[1],...,st~[N-1]},]]>

xk={st~[k],...,st~[N-1],st~[0],...,st~[k-1]},]]>

R[k]=x0Txk=||x||2cos(θk),]]>

其中，||x||²=||x₀||²=||x_k||²，表示的是帧能量，θ_k是向量x₀和向量x_k在N维空间的夹角；

步骤C、将归一化的自相关系数进行反余弦的非线性变化，得到相位系数：

P[k]=θk=cos-1(R[k]||x||2),]]>

P[k]的取值范围是0到π之间，将其归一化到0到1间，得到归一化的相位自相关函数：

Pn[k]=P[k]π=cos-1(Rn[k])π,]]>

其中，P_n[k]用于提高在低信噪比情况下的鲁棒性。