对MFCC进行GMM聚类的汉语数字识别方法

• 作者: 于凤芹 高文曦
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 学科: 工学
• 关键词: 汉语数字识别 MFCC GMM聚类
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 经验交流
• 页码范围: 167-170
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2812字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3254.2011.11.041

摘要

汉语数字识别常用MFCC作为特征,针对0-9十个数字MFCC样本特征数据量大的问题,提出了用GMM模型对提取的特征参数MFCC的数据进行聚类来减少数据量,以GMM模型参数中的均值作为新的特征,采用动态规划算法进行汉语数字语音识别.仿真实验表明,进行GMM特征变换后的新特征数据为MFCC的30.9％,系统运行时间减少了237.18s,识别率降低1.11％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于凤芹	江南大学物联网工程学院	143	708	12.0	18.0
2	高文曦	江南大学物联网工程学院	2	6	1.0	2.0