基于二维PMCC鲁棒特征参数的语音识别

• 作者: 屈百达 徐宝国 李金宝
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 语音识别 鲁棒性 谱估计 根倒谱
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 智能感知与模式识别
• 页码范围: 2547-2548
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.42|TN912.34
• 字数: 1391字
• 语种: 中文

摘要

在噪声环境语音识别中,如何提取鲁棒性特征参数是其核心问题之一,首先提出了一种二维根倒谱特征参数,然后,该参数结合基于最小方差无失真响应谱估计的特征参数(PMCC).最终,发现了一种新颖的鲁棒特征参数,在不同的信噪比下,它能成功地被用于连续语音识别中.试验结果表明,在不同的噪声环境和信噪比下,二维PMCC鲁棒特征参数比传统Mel频率倒谱系数(MFCC)和感知线性预测(PLP)有更好的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	屈百达	江南大学通信与控制工程学院	103	711	15.0	20.0
2	李金宝	江南大学通信与控制工程学院	2	26	2.0	2.0
3	徐宝国	江南大学通信与控制工程学院	3	43	3.0	3.0