基于动静态组合特征参数的语音识别

计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (7): 129-132.

基于动静态组合特征参数的语音识别

王旭韩志艳王健薛丽芳

东北大学信息科学与工程学院,沈阳110004

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
国家自然科学基金重大资助项目（50477015）.

WANG Xu HAN Zhi-yan WANG Jian XUE Li-fang （School of Information Science ＆ Engineering, Northeastern University, Shenyang 110004, China）

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： 基于语音信号的时变特性，本文提出了动静态特征参数结合的语音信号识别方法，首先在特征参数提取中引入了小波包变换，借助MFCC（Mel-Frequency Cepstrum Coefficient）参数的提取方法，用小波包变换代替傅立叶变换和Mel滤波器组，提取了新的静态特征参数DWPTMFCC（Discrete Wavelet Packet Transfori TlMel-Frequency Coefficient），然后把它与一阶DWPTMFCC差分参数相结合成一个向量，作为一帧语音信号的参数，通过试验和

关键词: 语音识别特征参数小波包变换混沌神经网络

Abstract: In this paper,we propose a new speech recognition method of dynamic and static feature integration. Wavelet packet transformation method is introduced to feature parameters in virtue of MFCC（Mel-Frequency Cepstrum Coefficient）, then combined difference fe

Key words: Speech recognition, Feature parameter, Wavelet packet transformation, Chaotic neural network

王旭韩志艳王健薛丽芳. 基于动静态组合特征参数的语音识别[J]. 计算机科学, 2008, 35(7): 129-132. https://doi.org/

WANG Xu HAN Zhi-yan WANG Jian XUE Li-fang （School of Information Science ＆ Engineering, Northeastern University, Shenyang 110004, China）. [J]. Computer Science, 2008, 35(7): 129-132. https://doi.org/

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