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車載語音是智能語音識別技術的一個重要應用方向，然而現有的語音識別系統在實際噪聲環境下性能難以滿足要求，諸如背景噪聲、信道噪聲、說話人差異等因素都會造成測試數據與訓練數據的不匹配。噪聲魯棒性的研究目的是要盡量降低或消除此類不匹配的影響。
針對現有車載語音識別系統在實際應用環境下噪聲魯棒性較差的問題，提出一種基于支持向量機（SVM）的噪聲分類與補償方法。采集各應用場景下的噪聲構建SVM噪聲分類器，利用SVM對待測語音靜音段中的噪聲進行分類，根據噪聲類型選擇相應的帶噪訓練模板進行噪聲補償，并將差分頻譜倒譜系數作為特征參數進一步抑制語音段中的噪聲，從而實現車載語音識別。實驗結果表明，該方法可有效增強車載語音識別系統的噪聲魯棒性，并且與稀疏編碼語音增強和能量規整倒譜系數特征增強方法相比，具有更高的語音識別率。
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