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一种改进的基于LP倒谱特征的孤立词语音识别方法
  • ISSN号:1007-9432
  • 期刊名称:《太原理工大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TN912.34[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]太原理工大学信息工程学院,山西太原030024
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60472094);山西省留学回国人员科研基金资助项目(200224)
中文摘要:

阐述了Mel谱失真测度的概念,指出用Mel频率尺度可较充分地反映人耳对频率及幅度的非线性感知特性。在此基础上,针对孤立词语音识别,对常规LP倒谱特征提取方法进行改进,即将LP倒谱按符合人耳听觉特性的Mel尺度进行非线性变化,得到LP Mel倒谱系数(LPM—CC)作为特征参数。识别网络使用RBF神经网络,进行了孤立词语音识别。实验结果表明此种方法抗噪性能好,识别效率高。

英文摘要:

The measurement of Mel spectrum distortion is a kind of warped frequency spectrum distortion measure. Using Mel frequency scale can reflect sufficiently the nonlinear perceptive characteristics of human hearings to frequency and amplitude. Aiming at speech recognition of isolated words, an improved algorithm for normal LP cpestrum feature is put forward in this paper. That is to say, LP cpestrum is made nonlinear changes by means of Mel scale according to auditory characteristic, and the LP Mel cepstrum coefficient (LPMCC) is used as feature parameexperiment shows that this method is good for robustness and effective on recognition

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期刊信息
  • 《太原理工大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:山西省教育厅
  • 主办单位:太原理工大学
  • 主编:黄庆学
  • 地址:太原市迎泽西大街79号
  • 邮编:030024
  • 邮箱:tyutxb@tyut.edu.cn
  • 电话:0351-6014376 6014556
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-9432
  • 国内统一刊号:ISSN:14-1220/N
  • 邮发代号:22-27
  • 获奖情况:
  • 全国高校学报优秀期刊一等奖、二等奖,国家双效期刊奖,华北十佳期刊优秀奖,山西省一级期刊奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:9375