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摘要:
针对传统语音短时分析技术容易出现丢失信息的现状,提出了一种基于临界带宽的小波包变换算法,该算法借鉴传统倒谱特征参数(MFCC)提取的过程并在该过程中引入临界带宽(Critical Bandwidth)的概念.在基于高斯混合模型的说话人识别系统中进行实验,结果表明在选取不同小波包函数的情况下,该算法所取得的识别率较MFCC参数均有提高.
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文献信息
篇名 一种基于临界带宽的新小波包变换算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 特征提取 小波包变换 临界频带 Mel频率倒谱系数(MFCC)
年,卷(期) 2012,(14) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 5-7,89
页数 分类号 TN912
字数 3969字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.14.002
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 李杰 北京科技大学信息工程学院 58 275 8.0 14.0
2 刘贺平 北京科技大学信息工程学院 131 1848 16.0 39.0
传播情况
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
特征提取
小波包变换
临界频带
Mel频率倒谱系数(MFCC)
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
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102
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