【摘 要】
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针对语音识别中梅尔倒谱系数（MFCC）对中高频信号的识别精度不高，并且没有考虑各维特征参数对识别结果影响的问题，提出基于MFCC、逆梅尔倒谱系数（IMFCC）和中频梅尔倒谱系数（MidMFCC），并
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针对语音识别中梅尔倒谱系数（MFCC）对中高频信号的识别精度不高，并且没有考虑各维特征参数对识别结果影响的问题，提出基于MFCC、逆梅尔倒谱系数（IMFCC）和中频梅尔倒谱系数（MidMFCC），并结合Fisher准则的特征提取方法。首先对语音信号提取MFCC、IMFCC和MidMFCC三种特征参数，分别计算三种特征参数中各维分量的Fisher比，通过Fisher比对三种特征参数进行选择，组成一种混合特征参数，提高语音中高频信息的识别精度。实验结果表明，在相同环境下，新的特征与MFCC参数相比，识别率有一
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