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于海波

作品数：2 被引量：7H指数：1
供职机构：江南大学物联网工程学院更多>>
发文基金：江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇语音
  • 1篇倒谱
  • 1篇倒谱系数
  • 1篇隐马尔可夫模...
  • 1篇语音识别
  • 1篇语音增强
  • 1篇说话人确认
  • 1篇特征提取
  • 1篇特征提取方法
  • 1篇谱系数
  • 1篇线性判别分析
  • 1篇鲁棒
  • 1篇鲁棒性
  • 1篇鲁棒性能
  • 1篇马尔可夫
  • 1篇马尔可夫模型
  • 1篇基音
  • 1篇基音周期
  • 1篇耳蜗
  • 1篇MFCC

机构

  • 2篇江南大学

作者

  • 2篇陈树
  • 2篇于海波

传媒

  • 1篇信息技术
  • 1篇传感器与微系...

年份

  • 1篇2018
  • 1篇2017
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
一种具有鲁棒性能的说话人确认系统研究
2017年
与文本无关的说话人确认系统在纯净语音环境下具有较高的识别率,而在嘈杂的噪声环境下识别率会发生显著降低的现象。针对此问题,文中对系统的两个方面进行了改进:在前端处理方面使用了由多窗谱估计的谱减法和子空间法组成的二级去噪系统,在特征提取方面对梅尔倒谱系数(MFCC)特征参数添加了基音周期的一维特征信息并且对融合后的特征参数进行规整处理。实验结果表明,文中构建的说话人确认系统在噪声环境下的识别率有了很大的提升。
陈树于海波
关键词：说话人确认语音增强基音周期MFCC
一种改进的特征提取方法在语音识别中的应用被引量：7
2018年
针对梅尔频率倒谱系数(MFCC)参数在噪声环境中语音识别率下降的问题,提出了一种基于耳蜗倒谱系数(CFCC)的改进的特征参数提取方法。提取具有听觉特性的CFCC特征参数;运用改进的线性判别分析(LDA)算法对提取出的特征参数进行线性变换,得到更具有区分性的特征参数和满足隐马尔可夫模型(HMM)需要的对角化协方差矩阵;进行均值方差归一化,得到最终的特征参数。实验结果表明:提出的方法能有效地提高噪声环境中语音识别系统的识别率和鲁棒性。
陈树于海波
关键词：语音识别线性判别分析隐马尔可夫模型
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