Although, speech recognition systems are widely used and their accuracies are continuously increased, there is a considerable performance gap between their accuracies and human recognition ability. This is partially due to high speaker variations in speech signal. Deep neural networks are among the best tools for acoustic modeling. Recently, using hybrid deep neural network and hidden Markov mo...

با توجه به اهمیت و نقش بالای مقاوم سازی سیستم های بازشناسی گفتار و گوینده در مقابل نویزهای محیطی، در این مجموعه ابتدا تأثیر استفاده از پیک های طیف دنباله خودهمبستگی به عنوان ویژگی های مقاوم برای استفاده در سیستم های بازشناسی گوینده مورد بررسی قرار گرفته است. سپس تأثیر روش های هنجارسازی ویژگی ها مانند روش حذف میانگین کپسترال، روش پس پردازش mva و روش ویژگی های مفقود بر پیک های طیف دنباله خودهمبست...

Speech recognition has achieved great improvements recently. However, robustness is still one of the big problems, e.g. performance of recognition fluctuates sharply depending on the speaker, especially when the speaker has strong accent and difference Accents dramatically decrease the accuracy of an ASR system. In this paper we apply three new methods of feature extraction including Spectral C...