【摘 要】
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语音识别是一项近年来高速发展的技术。声场景分类作为语音识别的核心技术,其算法处于信号处理的前端,能够识别出人工智能产品使用者当前的声场景,自适应地调用相应的处理程
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语音识别是一项近年来高速发展的技术。声场景分类作为语音识别的核心技术,其算法处于信号处理的前端,能够识别出人工智能产品使用者当前的声场景,自适应地调用相应的处理程序,实现针对不同场景声信号的个性化处理。文章主要围绕选择性注意模型、传统的HMM模型对声场景分类进行研究。研究结果表明：运用选择性注意模型,将视觉理论应用于声学中,并结合传统的HMM分类器,分别使用单独的显著图特征、单独的MFCC特征和混合特征,能够很好地完成对声场景的分类。
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