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噪声鲁棒语音识别中若干问题的研究的综述报告
随着现代生活中环境噪声的不断增加，语音识别系统面临着越来越严重的挑战。普通语音识别系统在嘈杂的环境中的表现会受到噪声干扰，导致识别率下降。噪声鲁棒语音识别（Noise-RobustSpeechRecognition，NRSR）就是为了要解决这个问题而诞生的。NRSR可以使得语音识别系统更好地抵抗环境中的噪声干扰，提升识别性能。本文将对噪声鲁棒语音识别中若干问题进行综述。
一、噪声类型：
噪声鲁棒语音识别首要的问题就是噪声类型。其实，通常我们所说的噪声，是指来自于环境的噪声，如路面噪声、电器噪声及人声等。在这些环境噪声中，白噪声是最常见的一种。白噪声的能量在所有频率上都是相等的，而其他种类的噪声则有不同的能量分布。
二、噪声消除：
噪声消除是NRSR的一个重要问题。进行这一过程的目的是去除语音中的噪声扰动，而保留语音的信息。这个问题实现起来并不容易，因为在去除噪声的过程中，很容易损失掉目标语音的重要特征。目前的解决方案包括一些信号处理技术，如时域滤波、频域滤波以及子带滤波等。
三、特征提取：
在NRSR中，特征提取也有很大的作用。特征提取的目标是将语音信号转换成一个特征向量，这个特征向量能够反映出语音信号的最重要特征，而且不容易受噪声的干扰。特征提取方法当中最常用的是MFCC。
四、语音建模：
另一个关键问题是语音建模。在传统的语音识别系统当中，由于噪声的存在，难以完全保留语音信号的频率和时域特征。而在NRSR当中，通过不同的声学建模方法，可以更好地应对这些问题。当前最为有效的方法是使用一些深度学习的技术。
总之，噪声鲁棒语音识别是一个十分关键的研究领域。它能够帮助我们更好地应对现代生活中出现的各种噪声，并提升语音识别的准确率。虽然还有一些问题需要解决，但是随着科技的不断发展，噪声鲁棒语音识别在未来将会有更广泛的应用。