基于多特征组合优化的汉语数字语音识别研究

发布时间：2017-07-27 12:30

  本文关键词：基于多特征组合优化的汉语数字语音识别研究

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【摘要】：研究了一种汉语数字语音识别方案,首先提取汉语数字语音线性预测倒谱系数(LPCC)和梅尔频率倒谱系数(MFCC)及其一阶差分,并组合成新特征。通过求取其系数矩阵的均值和方差的方式进行一次降维,然后采用基于关联规则的特征选择算法进行二次降维,并采用C4.5决策树算法进行识别。通过实验表明提出的方法能够有效降低特征维度,去除了无用的冗余信息,提高了语音识别率。
【作者单位】： 苏州工业园区工业技术学院机电中心;
【关键词】： 语音识别 线性预测倒谱系数 梅尔频率倒谱系数 特征选择 降维
【分类号】：H11
【正文快照】： 汉语数字语音识别是语音识别领域中一个重要的分支,在日常生活中的电话拨号、人机交互、密码身份识别等领域都有着重要的应用价值,但由于汉语数字语音的发音特点,容易产生互相之间混淆,导致识别率不高。汉语数字语音识别系统主要包括了语音特征提取和分类器两部分[1]。特征参

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本文编号：581453