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众所周知，在噪声环境下如果我们不采取任何措施，那么自动语音识别系
统的性能将会大幅下降。本文的主要目标是在面对各种噪声带来的负面影响时，
如何增强识别系统的鲁棒性。噪声鲁棒性方法大体上可以分为两大类：特征域
方法和模型域方法。本文对这两类方法均开展了深入的研究，主要创新点如下：
首先，我们提出一种新的基于隐式模型的特征规整算法，即例谮形状规
整(CsN)算法。我们观察到在噪声环境下特征分布的形状相比于干净环境变化
很大，CsN通过引入一个指数因子来达到对倒谱分布形状规整的目的。这个新方
法被证明比传统的HEQ和HOCMN方法更加有效，尤其是在低信噪比情况下。
接着，我们转到另一种新的基于显式模型的特征补偿方法，即分段线性近
似(PLA)方法。通过对环境模型的分段线性近似，可以比传统的VTs和MAX这
两种方法得到更为精确的近似，同时给出了基于MLE的噪声参数估计和基
于MMsE的干净语音估计的相关理论推导，此外实验表明针对当前句子的不同
段采用不同的分段近似方式能进一步带来性能的提升。我们不仅在语音识别中
验证了PLA方法的有效性，还将此方法在语音增强中加以应用，主客观测试都取
得了较好的效果。
统的性能将会大幅下降。本文的主要目标是在面对各种噪声带来的负面影响时，
如何增强识别系统的鲁棒性。噪声鲁棒性方法大体上可以分为两大类：特征域
方法和模型域方法。本文对这两类方法均开展了深入的研究，主要创新点如下：
首先，我们提出一种新的基于隐式模型的特征规整算法，即例谮形状规
整(CsN)算法。我们观察到在噪声环境下特征分布的形状相比于干净环境变化
很大，CsN通过引入一个指数因子来达到对倒谱分布形状规整的目的。这个新方
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