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摘要：本发明公开了基于融合多频带语音信号特征的语音识别鲁棒性增强方法，具体包括以下步骤：S1、由语音输入模块输入信息，通过特征选取模块进行特征选取，然后通过语音信号特征提取单元对不同频带语音信号PNCC进行特征提取，进一步通过语音多频带特征融合单元将每个频带的语音信号PNCC特征乘以一个权重系数后进行语音信号PNCC特征融合，本发明涉及电网技术领域。该基于融合多频带语音信号特征的语音识别鲁棒性增强方法，可使得电网调度控制中心只需耗费调度员较少的时间和精力，在严重电网异常发生时，也不需要多级调度协同配合，在指挥多个单位统一处置异常的场景下，不会发生严重的信息阻塞，电网异常处置过程记录可实现自动记录。
主权项：1.基于融合多频带语音信号特征的语音识别鲁棒性增强方法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1、由语音输入模块输入信息，通过特征选取模块进行特征选取，然后通过语音信号特征提取单元对不同频带语音信号PNCC进行特征提取，进一步通过语音多频带特征融合单元将每个频带的语音信号PNCC特征乘以一个权重系数后进行语音信号PNCC特征融合；S2、由语音多频带特征融合单元进行语音信号PNCC特征融合后，再通过语音识别声学模型训练单元进行模型生成和训练；S3、通过语音信号z-score标准化单元提高语音识别模型的鲁棒性，所述语音信号z-score标准化单元包括低频信号增强模块、高频信号抑制模块和频带语音信号权重系数调节模块，根据低频信号增强模块来增强低频信号人声信号特征，同时通过高频信号抑制模块抑制高频信号非人声信号特征的原则，调整不同频带语音信号权重系数，进而提高语音识别模型的鲁棒性；S4、构建向量空间模型VSM：利用电网故障词典，对电网故障案例分词并统计词频，结合电网故障实体权重表，得出电网故障案例特征向量；S5、计算每个词项在向量中的权重TF-IDF；S6、余弦相似度计算；S7、根据计算得到的值进行相似度计算，值越大表示两个电网故障案例特征向量的信息相似度越高，就越有可能发生重名或者多名现象。
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