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基于独立成分分析的数据驱动时域滤波技术
【机构】 北京理工大学电子工程系；
【摘要】 数据驱动的时域滤波是一类很有前景的提高语音识别系统鲁棒性的方法,线性区间划分(LDA)和主成分分析(PCA)已经被成功地应用。本文提出了一种新的采用独立成分分析(ICA)的数据驱动时域滤波技术。独立成分分析是一种信号处理方法,它能将线性混和的统计独立信号进行分离。本文建议的算法可以有效地提取出语音信号的调制谱中1至16Hz的感知频率成分。通过语音识别实验表明,相对于LDA和PCA,基于ICA的时域滤波技术能够在噪声条件下取得更好的识别性能。
- 【会议录名称】 第七届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC7）论文集
- 【会议名称】第七届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC7）
- 【会议时间】2003-11
- 【会议地点】中国厦门
- 【分类号】TN713
- 【主办单位】中国电子学会信号处理学会语音图像通讯专业委员会、中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会、中国人工智能学会、中国声学学会语言、听觉和音乐声学分会、中国通信学会通信理论专业委员会、中国语言学会语音学分会（筹）、中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会、中文信息学会语音信息专业委员会（筹）、Special Interest Group of Chinese Spoken Language Processing, ISCA、863计算机软硬件技术主题专家组