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Research_0n_Speech_Cepstral_Features
- 该文在研究基于线性预测倒谱和非线性MEL刻度倒谱特征的基础上,研究了LPCC和MFCC参数提取的算法原理及提取算法,提出了一级、二级差分倒谱特征参数的提取算法。识别实验验证了MFCC参数的鲁棒性优于LPCC参数。-In this paper, research is based on linear prediction and nonlinear MEL Cepstrum Cepstrum scale, based on studies of LPCC and MFCC parameter ex
mfcc
- 在语音辨识(Speech Recognition)和语者辨识(Speaker Recognition)方面,最常用到的语音特征就是「梅尔倒频谱系数」(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients,简称MFCC),此参数考虑到人耳对不同频率的感受程度,因此特别适合用在语音辨识。
tain
- 耳蜗实质上相当于一个滤波器组,耳蜗的滤波作用是在对数频率尺度上进行的,在1000HZ下,人耳的感知能力与频率成线性关系;而在1000HZ以上,人耳的感知能力与频率不构成线性关系,而更偏向于对数关系,这就使得人耳对低频信号比高频信号更敏感。Mel频率的提出是为了方便人耳对不同频率语音的感知特性的研究。频率与Mel频率的转换公式为-Cochlear substantially equivalent to a filter set, cochlear filter is used on logarit
tese
- 耳蜗实质上相当于一个滤波器组,耳蜗的滤波作用是在对数频率尺度上进行的,在1000HZ下,人耳的感知能力与频率成线性关系;而在1000HZ以上,人耳的感知能力与频率不构成线性关系,而更偏向于对数关系,这就使得人耳对低频信号比高频信号更敏感。Mel频率的提出是为了方便人耳对不同频率语音的感知特性的研究。频率与Mel频率的转换公式为-Cochlear substantially equivalent to a filter set, cochlear filter is used on logarit
20P_ISOLATED
- This paper describes an approach of isolated speech recognition by using the Mel-Scale Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Dynamic Time Warping (DTW). Several features are extracted speech signal of spoken words. An experimental of total f