基于动静态组合特征参数的语音识别

来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：aswdea

【摘要】

：

基于语音信号的时变特性，本文提出了动静态特征参数结合的语音信号识别方法，首先在特征参数提取中引入了小波包变换，借助MFCC（Mel-Frequency Cepstrum Coefficient）参数的提取方法

【作者】

：

王旭韩志艳王健薛丽芳

【机构】

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东北大学信息科学与工程学院

【出处】

：

计算机科学

【发表日期】

：

2008年7期

【关键词】

：

语音识别特征参数小波包变换混沌神经网络 Speech recognition Feature parameter Wavelet packet tra

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基于语音信号的时变特性，本文提出了动静态特征参数结合的语音信号识别方法，首先在特征参数提取中引入了小波包变换，借助MFCC（Mel-Frequency Cepstrum Coefficient）参数的提取方法，用小波包变换代替傅立叶变换和Mel滤波器组，提取了新的静态特征参数DWPTMFCC（Discrete Wavelet Packet Transfori TlMel-Frequency Coefficient），然后把它与一阶DWPTMFCC差分参数相结合成一个向量，作为一帧语音信号的参数，通过试验和

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