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摘要:
应用连续隐马尔可夫模型(CHMM)为识别算法,采用MFCC(MEL频率倒谱系数)为主要语音特征参数,建立了一个汉语连续数码串语音识别系统,其中包括语音信号的预处理、特征参数的提取、识别模板的训练以及识别匹配算法,文中就系统的各个部分的具体实现进行了阐述.同时,利用MATLAB的语音工具箱voice box对系统进行了仿真,并给出了系统识别结果,指出了系统进一步改进的方法.
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文献信息
篇名 连续数码串语音识别系统的MATLAB实现
来源期刊 河南理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 连续数码串 连续隐马尔可夫模型 语音识别 MEL频率倒普系数
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目 机电工程
研究方向 页码范围 211-216
页数 6页 分类号 TN912.34
字数 4541字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-9787.2009.02.017
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 王福忠 河南理工大学电气工程及自动化学院 145 738 11.0 18.0
2 刘群坡 河南理工大学电气工程及自动化学院 16 61 5.0 7.0
3 张培玲 河南理工大学电气工程及自动化学院 24 57 5.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
连续数码串
连续隐马尔可夫模型
语音识别
MEL频率倒普系数
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
河南理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-9787
41-1384/N
16开
河南省焦作市世纪大道2001号
3891
1981
chi
出版文献量(篇)
3451
总下载数(次)
5
总被引数(次)
20072
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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