分頻式調變頻譜分解於強健性語音辨識 (Sub-band modulation spectrum factorization in robust speech recognition) [In Chinese]
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This paper proposes a novel scheme that enhance the modulation spectrum of speech features in noise speech recognition via non-negative matrix factorization (NMF). In the presented approach, we apply NMF to obtain a set of non-negative basis spectra vectors which derived from the clean speech to represent the important components for speech recognition. The difference compared to the conventional NMF-based scheme that leverages iterative search to update the full-band modulation spectra is two: first, we apply the orthogonal projection to update the low sub-band modulation spectra. Second, we process the low half-band of the Proceedings of the Twenty-Fifth Conference on Computational Linguistics and Speech Processing (ROCLING 2013)
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