本文關(guān)鍵詞：Mel頻率下基于LPC的語(yǔ)音信號(hào)深度特征提取算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)語(yǔ)音信號(hào)二次特征提取方法在保證識(shí)別率的前提下,實(shí)時(shí)性較差的問(wèn)題,提出一種Mel頻率下基于線性預(yù)測(cè)系數(shù)(linear predictive coefficient,LPC)的改進(jìn)的語(yǔ)音信號(hào)深度特征提取算法。該方法根據(jù)人耳的聽(tīng)覺(jué)特性把LPC在Mel頻率下進(jìn)行非線性變換,再進(jìn)行微分、高階微分和按比例重組等步驟,得到一種既考慮聲道激勵(lì)又兼顧人耳聽(tīng)覺(jué)的新特征參數(shù),從而大大減少傳統(tǒng)語(yǔ)音信號(hào)深度特征提取的計(jì)算量,在不影響識(shí)別效率的情況下,極大提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。最后,將該算法在智能輪椅平臺(tái)進(jìn)行有效性驗(yàn)證,大量實(shí)驗(yàn)表明,語(yǔ)音控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)性差的問(wèn)題在使用該算法后能夠得到明顯改善,該算法既保證了特征提取識(shí)別率,也有效地改善了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。在一定程度上使語(yǔ)音控制智能輪椅更具實(shí)用性。
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)光電信息感測(cè)與傳輸技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;重慶郵電大學(xué)信息無(wú)障礙工程研發(fā)中心;
【關(guān)鍵詞】： 語(yǔ)音識(shí)別 線性預(yù)測(cè)系數(shù) Mel頻率倒譜系數(shù) Mel-LPC算法 深度特征提取
【基金】：重慶市自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(CSTC2015jcyj B0241) 重慶市教委科技項(xiàng)目(KJ13051)~~
【分類號(hào)】：TN912.3
【正文快照】： 0引言隨著語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域,人們對(duì)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的實(shí)時(shí)性有了更高的要求。而由于目前孤立詞語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)實(shí)時(shí)性差,人們無(wú)法在更多領(lǐng)域使用語(yǔ)音識(shí)別對(duì)一些設(shè)備進(jìn)行控制。因此,需要對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的特征提取方法進(jìn)行改進(jìn),使語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)具有更快的反應(yīng)速

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：446321