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语音信号的主分量特征
被引量:
12
1
作者
何振亚
顾明亮
+1 位作者
王太君
史笑兴
《应用科学学报》
CAS
CSCD
1999年第4期427-437,共11页
利用曲线拟合与主分量分析神经网络相结合的方法,提出了一种既反映声道变化规律又符合人耳听觉特点的语音识别新特征. 与其他神经网络识别特征相比,新特征不仅可以提高语音识别准确率,而且具有算法简单、存储容量小、便于实时实...
利用曲线拟合与主分量分析神经网络相结合的方法,提出了一种既反映声道变化规律又符合人耳听觉特点的语音识别新特征. 与其他神经网络识别特征相比,新特征不仅可以提高语音识别准确率,而且具有算法简单、存储容量小、便于实时实现的特点.
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关键词
主分量分析
特征提取
语音识别
语音信号
下载PDF
职称材料
题名
语音信号的主分量特征
被引量:
12
1
作者
何振亚
顾明亮
王太君
史笑兴
机构
东南大学
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
1999年第4期427-437,共11页
基金
国家攀登计划认知科学中神经网络理论与应用基础研究重大关键资助
文摘
利用曲线拟合与主分量分析神经网络相结合的方法,提出了一种既反映声道变化规律又符合人耳听觉特点的语音识别新特征. 与其他神经网络识别特征相比,新特征不仅可以提高语音识别准确率,而且具有算法简单、存储容量小、便于实时实现的特点.
关键词
主分量分析
特征提取
语音识别
语音信号
Keywords
principalcom ponent analysis
,
neuralnetwork
,
feature extraction
,
speech recognition
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.42 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
语音信号的主分量特征
何振亚
顾明亮
王太君
史笑兴
《应用科学学报》
CAS
CSCD
1999
12
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