语音识别中的特征提取的IEEE的期刊论文2004年 2008-8-1 10:18:30
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·文件列表: 2004 ....\A rejection-based method for event detection in video.pdf ....\Discriminative auditory-based features for robust speech recognition.pdf ....\Kernel-based featu
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语音识别中的特征提取的IEEE的期刊论文2003年 2008-8-1 10:10:21
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·文件列表: 2003 ....\Approximately independent factors of speech using nonlinear symplectic transformation.pdf ....\Combining standard and throat microphones for robust speech recognitio
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关于语音识别方面的论文 2008-8-1 10:06:25
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·详细说明：这是一些关于语音识别方面的论文,一共21篇,供大家参考.文件列表: 语音识别 ........\一种噪声环境下的语音识别方法线性预测误差法的研究.pdf ........\一种改进的基于倒谱特征的带噪端点检测方法.PDF ........\一种易于实现的线性预测方案.PDF ........\利用矢量量化的说话人识别系统的研究
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最权威和最全面的语音识别的特征提取的 IEEE的期刊论文1997 2008-8-1 10:00:08
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·文件列表: 1997 ....\Auditory feature extraction using self-timed, continuous-time discrete-signal processing circuits.pdf ....\Discriminative metric design for robust pattern recognitio
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毕业论文：车载数字音频接口设计 2007-5-9 12:52:42
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·“车载数字音频接口设计”开题报告 现有汽车收放机大多为带AM/FM功能的磁带机，CD/DVD机，而今，随着现代存储技术的飞速发展，便携的数字存储设备已经成为主流；同时廉价、高品质、档案小的MP3格式音乐的大量出现，再加上MP3很容易在Internet上散布，MP3将取代磁带和CD而成为新世纪的主流音乐格式，对汽车来说更是一个最完美的音乐格式。MP3汽车音响的时代已经来临了，汽车音响业也纷
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期刊论文：语音识别和说话人识别中各倒谱分量的相对重要性 2007-5-8 16:43:20
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·摘 要 采用增减特征分量的方法研究了MFCC 各维倒谱分量对说话人识别和语音识别的贡献。使用DTW测度,在标准英文数字语音库上的实验表明,最有用的语音信息包含在MFCC 分量C1 到C12之间,最有用的说话人信息包含在MFCC 分量C2 到C16之间。MFCC 分量C0 和C1 包含有负作用的说话人信息,将其作为特征会引起识别率的降低。低阶MFCC 分量较高阶分量更容易受加性噪声和卷积噪声干扰。
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期刊论文：语音识别技术应用研究 2007-5-8 16:41:50
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·内容摘要:语音识别技术自20 世纪50 年代以来得以迅速发展。基于语音识别系统的基本原理,通过选用MFCC 作为主要模型参数、运用动态时间归整法进行模板匹配的语音识别系统具有切实的可操作性,且富有广阔的发展前景。
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噪声环境下语音识别方法研究 2007-5-8 16:39:16
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·摘 要：研究了6 种噪声背景下与说话人有关的孤立词语音识别方法。它们是:线性预测误差法,单边自相关线性预测法,语音前端声学处理法,正则相关分析的谱变换补偿方法,特征综合法和同模极点增加法。实验结果表明,这6 种方法都有效地提高了噪声环境中语音识别率,其中较好的方法在强噪声环境中(信噪比为0 dB) 的语音识别率达到80 %以上,为信噪比较低的噪声环境中自动语音识别展现了美好前景。
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本科论文：语音识别小车的本科毕业设计 2007-5-8 13:15:46
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·本科论文：语音识别小车的本科毕业设计
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期刊论文：话者识别系统中语音特征参数的研究与仿真 2007-5-8 13:13:33
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·摘 要：在说话者识别系统中，提取反映说话者个性的语音信号特征参数是系统的关键问题之一。研究并提取了几种重要的语音特征参数，包括线性预测倒谱系数、美尔倒谱系数、语音动态参数等，对这些参数进行了分析和比较，并研究了将多种参数组合使用对识别系统性能的影响。通过仿真和实验，证明混合参数识别方法能使话者识别系统的正确识别率有明显的提高。
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期刊论文：针对说话人识别进行的加权小波去噪方法 2007-5-8 13:12:08
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·摘要：采用改进的小波去噪方法对含噪语音进行了前端处理，并针对说话人识别的特点，在小波重构之前对各小波系数进行加权处理；识别过程采用GMM识别算法。实验结果显示，相比纯粹使用MFCC 作为识别特征的说话人识别提出的方法对于含噪说话人识别有明显的优越性。该方法对实时说话人识别有很好的指导作用。
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