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摘要:
传统线性预测编码(LPC)算法在提取语音共振峰时存在虚假峰和合并峰的问题.耳语音不同于正常语音的特性,使得准确提取其共振峰存在更大的困难.本文分析了共振峰提取中存在的极点交叉问题,通过对极点排序,提出基于极点交叉的LPC改进算法,从而有效解决这两个问题,实验结果证明此算法能够根据实际要求准确提取耳语音的前三个或前四个共振峰.
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文献信息
篇名 一种LPC改进算法在提取耳语音共振峰中的应用
来源期刊 西华大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 线性预测编码(LPC) 极点交叉 共振峰提取 耳语音
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目 计算机科学与技术
研究方向 页码范围 77-80
页数 4页 分类号 TN912.3
字数 2769字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-159X.2008.03.025
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵鹤鸣 苏州大学电子信息学院 140 1024 17.0 23.0
2 刘建新 成都纺织高等专科学校机械系 1 6 1.0 1.0
3 曹荣 成都纺织高等专科学校机械系 11 68 4.0 8.0
传播情况
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2020(1)
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  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
线性预测编码(LPC)
极点交叉
共振峰提取
耳语音
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西华大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-159X
51-1686/N
大16开
四川省成都市金牛区
1982
chi
出版文献量(篇)
3399
总下载数(次)
6
总被引数(次)
16135
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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