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基于MUSIC/MNM谱估计的鲁棒语音特征提取 被引量：1
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作者 张毅 汪培培 罗元 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2016年第3期355-360,共6页
针对语音识别系统受噪声干扰识别率急剧下降的问题,通过分析传统的鲁棒语音特征提取方法在语音信号谱估计方面的不足,提出一种在不同信噪比下都具有较好鲁棒性和识别性能的语音特征提取算法.该算法结合多信号分类法(MUSIC)和最小模法(mi... 针对语音识别系统受噪声干扰识别率急剧下降的问题,通过分析传统的鲁棒语音特征提取方法在语音信号谱估计方面的不足,提出一种在不同信噪比下都具有较好鲁棒性和识别性能的语音特征提取算法.该算法结合多信号分类法(MUSIC)和最小模法(minimum-norm method,MNM)来进行谱估计.接着在移动机器人平台上进行验证实验,结果表明:该算法能有效的提高语音识别率,增强语音识别鲁棒性能. 展开更多
关键词 多信号分类法(MUSIC) 最小模法(mnm) 特征提取 鲁棒性 语音识别
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