【摘 要】
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在语音识别特征提取过程中，为克服传统自相关法在计算特征参数时实时性较差的缺点，提出一种用于提取频率规整线性预测系数（WLPC）的自适应最小均方误差（LMS）算法。该方法通过自适应L
【机 构】
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宿州学院信息工程学院,安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
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在语音识别特征提取过程中，为克服传统自相关法在计算特征参数时实时性较差的缺点，提出一种用于提取频率规整线性预测系数（WLPC）的自适应最小均方误差（LMS）算法。该方法通过自适应LMS技术，不仅能提取出符合人耳的听觉特性的特征参数，而且实现了对WLPC系数的实时提取。实验采用DTW（动态时间规整）算法，对比了自相关法WLPC预测误差和自适应法WLPC两种特征参数对孤立词识别率的影响结果和预测误差，结果证明了采用该算法具有较高的分类准确率和良好的时间性能。
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