【摘 要】
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为提高语音识别系统的鲁棒性,本文以Mel频率倒谱系数（MFCC）为基础,结合均值消减法、方差归一化、时间序列滤波法和加权自回归移动平均滤波法,提出了一种后处理算法,本文将该算
【机 构】
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重庆邮电大学先进制造工程学院,重庆邮电大学自动化学院,重庆邮电大学光电工程学院
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为提高语音识别系统的鲁棒性,本文以Mel频率倒谱系数（MFCC）为基础,结合均值消减法、方差归一化、时间序列滤波法和加权自回归移动平均滤波法,提出了一种后处理算法,本文将该算法命名为MVDA后处理法,所得语音特征参数简称MVDA。本文首先从理论上推导了MVDA后处理法可以去除加性噪声和卷积噪声的干扰,接着针对MVDA与MFCC做了对比试验,并分析了含噪语音与语音信号的欧氏距离变化,证明MVDA后处理法的每一步均有效降低了噪声的干扰,且得出了MVDA在不同噪声环境中均更优的结论。这种简洁的语音特征不仅可以达
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