面向战场环境下的语种识别
Acta Armamentarii（2023）
摘要
为实现语种识别在战场环境下保持较高的识别性能,提出一种基于语谱图灰度变换的语种识别方法.根据语音信息和战场环境下的噪声信息在语谱图上的分布特性,引入带通滤波;根据人耳听觉特性提取对数灰度语谱图;采用自动色阶算法抑制语谱图上的噪声信息,增强语种信息,并采用残差神经网络模型进行训练识别.实验结果表明:在-10 dB掠夺者战斗机驾驶舱噪声环境下,相对于线性灰度语谱图特征,识别正确率提升了46%;在其他噪声环境下,识别性能也大幅度提升.
更多关键词
language identification,logarithmic grayscale spectrogram,automatic tone scale algorithm,residual neural network
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