排序方式: 共有4条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
本文提出了一种新的语音信号的基音周期检测方法,该方法根据语音信号的三阶累积量去确定语音信号的基音周期,能有效地排除白色或有色的高斯加性噪声所带来的干扰.与传统的基音周期估计的自相关函数法或平均幅度差函数法(AMDF)相比,该方法更精确、有效,具有更强的鲁棒性. 相似文献
2.
本文提出了一种由连续隐马尔可夫模型与多层感知器构成的混合模型,并将该模型应用于语音孤立词识别,这种混合模型首先用CDHMM来获取输入信号的动态特性,然后再以MLP分类器对输入信号进行分类识别。其主要目的是通过MLP分类器,对CDHMM中的似然估计值进行分析,分类,以加强和提高CDHMM的分类能力。根据这种混合模型,我们建立了一个含30个英语单词的语音识别系统。实验结果表明,该系统的识别率明显高于传 相似文献
3.
4.
1