首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于相对相关序列MFCC特征的模型补偿技术
引用本文:张军,韦岗. 基于相对相关序列MFCC特征的模型补偿技术[J]. 信号处理, 2003, 19(3): 284-286
作者姓名:张军  韦岗
作者单位:华南理工大学电子与信息学院,广州,510640
基金项目:国家自然科学基金(60172048)
摘    要:提出了基于相对自相关序列(Relative Autocorrelation Sequences,RAS)MFCC特征的模型补偿技术,并给出其理论推导及分析。实验结果表明,本文提出的补偿技术可以在不同信噪比下提高RAS-MFCC的性能,使基于RAS-MFCC的识别系统在低信噪比时仍能保持较高的识别率,并且在低信噪比时其性能明显优于经过相同补偿处理的MFCC识别系统。

关 键 词:语音识别  相对自相关序列  模型补偿
修稿时间:2002-07-24

Model Compensation for MFCCs based on Relative Autocorrelation Sequences
Zhang Jun Wei Gang. Model Compensation for MFCCs based on Relative Autocorrelation Sequences[J]. Signal Processing(China), 2003, 19(3): 284-286
Authors:Zhang Jun Wei Gang
Abstract:This paper proposes a model compensation scheme for MFCCs based on relative autocorrelation sequences. Experimental results show that by the proposed compensation scheme the performance of RAS-MFCCs can be improved under a wide range of SNR for different kind of noises. With the same compensation scheme, RAS-MFCCs also outperforms MFCCs in low SNR levels.
Keywords:speech recognition  relative autocorrelation sequences  model compensation
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号