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针对语音多变性的鲁棒性问题,分别将FIR滤波器、Gammatone（GT）滤波器、Laguerre滤波器以及弯折滤波器（Warped Filter Banks,WFBs）用于过零峰值幅度（Zero Crossing Peak Amplitude,ZCPA）特征提取,并使用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）作为后端识别系统,通过实验得到了不同滤波器下ZCPA的识别结果。结果表明在多变性语音的识别中,SVM系统较常用的HMM系统,更适于ZCPA特征;并且在SVM系统下,ERB尺