一种语音特征提取中Mel倒谱系数的后处理算法

• 作者: 席兵 张毅 罗元 谢延义
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 后处理 语音特征 语音识别 噪声 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 208-215
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5899字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201511008

摘要

为提高语音识别系统的鲁棒性，本文以Mel频率倒谱系数（ MFCC）为基础，结合均值消减法、方差归一化、时间序列滤波法和加权自回归移动平均滤波法，提出了一种后处理算法，本文将该算法命名为MVDA后处理法，所得语音特征参数简称MVDA。本文首先从理论上推导了MVDA后处理法可以去除加性噪声和卷积噪声的干扰，接着针对MVDA与MFCC做了对比试验，并分析了含噪语音与语音信号的欧氏距离变化，证明MVDA后处理法的每一步均有效降低了噪声的干扰，且得出了MVDA在不同噪声环境中均更优的结论。这种简洁的语音特征不仅可以达到许多复杂语音特征处理方法的效果，而且有效减少了自动语音识别系统的计算量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗元	重庆邮电大学光电工程学院	192	1681	17.0	31.0
2	张毅	重庆邮电大学先进制造工程学院	281	2390	21.0	36.0
3	席兵	重庆邮电大学光电工程学院	36	110	6.0	8.0
4	谢延义	重庆邮电大学自动化学院	4	12	1.0	3.0