《表1 算法处理前后唤醒率和识别率结果对比》

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《基于麦克风阵列的嘈杂环境下的鲁棒语音增强算法》

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为验证本文算法与后端的唤醒、识别引擎结合使用时，是否能够在噪声环境下以语音不失真或弱失真的代价获得较为明显的唤醒、识别效果提升。我们将处理后的单声道测试集都送到唤醒和识别引擎，以测试其处理前后的唤醒率和识别率，所得到的测试结果如表1所示。表中Bypass代表不做任何处理所抽取的单声道语音，Processed代表经过麦克风阵列自适应抵消处理后的单声道语音。WKR表示唤醒率（该值越高表征系统性能越好），WER表示字错误率（该值越低表征系统性能越好）。表1的试验结果表明，经过本文算法处理后，在强噪声环境下，Processed唤醒率相对于bypass情形提升27.14%，字错误率率相对下降24.82%，获得了噪声场景下明显的性能提升。同时在安静场景以及弱噪声场景下，该算法处理也没有带来明显的性能损失。