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改进的语音特征提取方法及其应用
引用本文:王安娜,王勤万,刘俊芳,袁文静. 改进的语音特征提取方法及其应用[J]. 计算机工程, 2008, 34(5): 196-197,200
作者姓名:王安娜  王勤万  刘俊芳  袁文静
作者单位:东北大学信息科学与工程学院,沈阳110004
基金项目:教育部重点实验室基金 , 辽宁省自然科学基金
摘    要:噪音是降低语音识别系统精度的关键因素,因此,如何从带噪语音信号中提取出有效的语音特征是提高语音识别系统识别率的重要途径.该文在分析语音特征提取方法的基础上提出改进算法.实验表明,采用LDA MLLT CMs算法组合提取出的语音特征具有较好的鲁棒性,在噪音环境下的平均音节识别率为43.79%.该组合在中文大词汇量连续语音识别系统中也有较好的性能,音节识别率达到83.56%.

关 键 词:特征提取  主分量分析(PCA)  线性区分分析(LDA)  语音识别
文章编号:1000-3428(2008)05-0196-02
收稿时间:2007-03-28
修稿时间:2007-03-28

Improved Speech Feature Extraction and Its Application
WANG An-na,WANG Qin-wan,LIU Jun-fang,YUAN Wen-jing. Improved Speech Feature Extraction and Its Application[J]. Computer Engineering, 2008, 34(5): 196-197,200
Authors:WANG An-na  WANG Qin-wan  LIU Jun-fang  YUAN Wen-jing
Abstract:
Keywords:
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