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基于梅尔频率倒谱系数的语音清晰度DRT识别
1
作者
马成龙
焦俊清
+4 位作者
焦富清
王杰
陈巧特
谢武俊
李军
《信息化研究》
2024年第2期63-68,共6页
语音清晰度在通信终端、设备系统语音识别方面具有重要意义。本文对110dB噪声干扰下采集到的语音信号进行谱减法降噪,双门限端点检测提取发音字段,然后提取梅尔频率倒谱系数(MFCC),再将其进行差分计算,得到一阶和二阶分量,结合短时能量...
语音清晰度在通信终端、设备系统语音识别方面具有重要意义。本文对110dB噪声干扰下采集到的语音信号进行谱减法降噪,双门限端点检测提取发音字段,然后提取梅尔频率倒谱系数(MFCC),再将其进行差分计算,得到一阶和二阶分量,结合短时能量作为语音信号的特征参数,最后通过动态时间归整(DTW)进行相似度识别。实验表明,本文算法对汉语清晰度诊断押韵测试(DRT)字表的测试结果高达92.90%,有良好的识别率。
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关键词
语音
清晰度
谱减法
端点检测
梅尔频率倒谱系数
动态时间归整
汉语清晰度诊断押韵测试
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职称材料
题名
基于梅尔频率倒谱系数的语音清晰度DRT识别
1
作者
马成龙
焦俊清
焦富清
王杰
陈巧特
谢武俊
李军
机构
武汉普创数据科技有限公司
航宇救生装备有限公司
出处
《信息化研究》
2024年第2期63-68,共6页
文摘
语音清晰度在通信终端、设备系统语音识别方面具有重要意义。本文对110dB噪声干扰下采集到的语音信号进行谱减法降噪,双门限端点检测提取发音字段,然后提取梅尔频率倒谱系数(MFCC),再将其进行差分计算,得到一阶和二阶分量,结合短时能量作为语音信号的特征参数,最后通过动态时间归整(DTW)进行相似度识别。实验表明,本文算法对汉语清晰度诊断押韵测试(DRT)字表的测试结果高达92.90%,有良好的识别率。
关键词
语音
清晰度
谱减法
端点检测
梅尔频率倒谱系数
动态时间归整
汉语清晰度诊断押韵测试
Keywords
speech articulation
spectral subtraction
endpoint detection
Mel Frequency Cepstral Coefficients
Dynamic Time Warping
Diagnostic Rhyme Test
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于梅尔频率倒谱系数的语音清晰度DRT识别
马成龙
焦俊清
焦富清
王杰
陈巧特
谢武俊
李军
《信息化研究》
2024
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