基于Fisher比的梅尔倒谱系数混合特征提取方法

• 作者: 樊宇星 鲜晓东
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 识别精度 梅尔倒谱系数 逆梅尔倒谱系数 中频梅尔倒谱系数 Fisher准则
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与数字媒体
• 页码范围: 558-561,579
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4781字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.02.0558

摘要

针对语音识别中梅尔倒谱系数(MFCC)对中高频信号的识别精度不高,并且没有考虑各维特征参数对识别结果影响的问题,提出基于MFCC、逆梅尔倒谱系数(IMFCC)和中频梅尔倒谱系数(MidMFCC),并结合Fisher准则的特征提取方法.首先对语音信号提取MFCC、IMFCC和MidMFCC三种特征参数,分别计算三种特征参数中各维分量的Fisher比,通过Fisher比对三种特征参数进行选择,组成一种混合特征参数,提高语音中高频信息的识别精度.实验结果表明,在相同环境下,新的特征与MFCC参数相比,识别率有一定程度的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲜晓东	重庆大学自动化学院	32	469	9.0	21.0
2	樊宇星	重庆大学自动化学院	3	35	2.0	3.0