汽車中的話音撥號系統是自動語音識別技術的應用熱點. 自動語音識別系統是一個 基于訓練的系統. 在汽車噪聲中, 由于實際應用環境與形成系統參數的訓練環境的失配, 傳統 語音識別系統的性能會大幅度地下降, 從而無法實用. 為了提高語音識別系統在特定環境下的 識別率及實用性, 首先根據汽車環境中語音的失真模型分析了系統性能下降的原因, 然后針對 加性汽車噪聲與信道失真對系統的影響, 討論了在汽車噪聲中改善語音識別系統性能的方法. 提出了在識別系統中用基于子帶的語音增強算法和倒譜均值相減算法相結合的方法. 對大量 的多人連續數字串語音的識別實驗表明, 這一方法大大提高了系統在汽車噪聲環境中的識別 率, 它還可以簡便、實時的實現, 具有一定的實用性.

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