【摘 要】
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在声音识别系统中,特征参数的获取对声音识别和训练有着重要的影响;MFCC算法作为典型的声音特征参数提取方法,性能稳定,识别率高;针对MFCC算法存在较大计算量的情况,提出一种
【机 构】
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重庆工商大学计算机科学与信息工程学院
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在声音识别系统中,特征参数的获取对声音识别和训练有着重要的影响;MFCC算法作为典型的声音特征参数提取方法,性能稳定,识别率高;针对MFCC算法存在较大计算量的情况,提出一种改进的特征参数提取算法MFCC_E;相比于标准的MFCC算法,MFCC_E算法减少了约50%的运算量,并且易于硬件实现;实验结果表明,MFCC_E算法与MFCC算法的识别率大致相同,而计算复杂度却小很多。
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