【摘 要】
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语音识别就是研究让机器最终能听懂人类口述的自然语言的一门学科,具有广阔的应用前景。在语音识别系统中,提取语音的特征参数是系统的关键问题之一。文中首先分析了常用的线
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语音识别就是研究让机器最终能听懂人类口述的自然语言的一门学科,具有广阔的应用前景。在语音识别系统中,提取语音的特征参数是系统的关键问题之一。文中首先分析了常用的线性预测参数LPCC、梅尔倒谱参数MFCC及其它们的一阶差分△LPCC和△MFCC的原理和实现方法,提取了LPCC+△LPCC和MFCC+△MFCC两种参数。其次,讨论了动态时间弯折DTW识别算法。最后,在Matlab平台上,分别采用LPCC、LPCC+△LPCC,MFCC、MFCC+△MFCC作为特征参数结合DTW识别算法进行实验仿真,结果表明MFCC+△MFCC参数的识别率最高,LPCC的识别率最低。
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