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语音倒谱特征的研究  
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【英文篇名】 Research on Speech Cepstral Features
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【作者】 王让定; 柴佩琪;
【英文作者】 WANG Rangding1; 2; CHAI Peiqi1 (1. AI Laboratory; Tongji University; Shanghai 200092; 2. College of Information Science and Engineering; Ningbo University; Ningbo 315211);
【作者单位】 同济大学人工智能研究室; 同济大学人工智能研究室 上海; 宁波大学信息科学与工程学院; 宁波 315211;
【文献出处】 计算机工程 , Computer Engineering, 编辑部邮箱 2003年 13期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 LPCC; MFCC; 特征提取;
【英文关键词】 LPCC; MFCC; Feature extraction;
【摘要】 语音倒谱特征是语音识别中最常用的特征参数,它表征了人类的听觉特征。该文在研究基于线性预测倒谱和非线性MEL刻度倒谱特征的基础上,研究了LPCC和MFCC参数提取的算法原理及提取算法,提出了一级、二级差分倒谱特征参数的提取算法。识别实验验证了MFCC参数的鲁棒性优于LPCC参数。
【英文摘要】 The speech cepstral features are very important parameter in ASR, which symbolizes the property of HAS(human auditory system). The paper discusses cepstral features based on linear predictive and non-linear MEL scale, and presents LPCC and MFCC's extraction algorithm and differential coefficient and accelerated coefficient are also presented. The recognition experiment results show that MFCC's robustness is prior to LPCCs.
【分类号】 TN912.3
【正文快照】 当语音信号按Niquest采样频率采样后,得到了数字化(一般按8位或16位量化)表示的语音。由于采样率一般在8kHz以上,经数字化后的一段语音信号,其数据量很大(尤其是在处理连续语音时),不便于有效地、实时地分析处理语音。如何用能反映人类声道和听觉特性等的少量语音特征表示语音?

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