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文件名称：基于FSS与 PLP的噪声鲁棒语音识别 (2008年)
文件大小：664KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-11 12:32:10
自然科学 论文
提出了一种基于分数阶谱相减( FSS)与感知线性预测( PLP)相结合的噪声鲁棒语音识别方法,记为 FSS +PLPC。该方法首先通过 FSS在分数阶 Fourier域对带噪语音进行降噪处理,然后计算增 强语音的均方误差和 Itakura距离并进行比较,以获得 FSS的近似最优分数阶阶数。最后对根据此 阶数得到的增强语音提取感知线性预测倒谱( PLPC)。实验结果表明,FSS +PLPC对于数字语音的 识别性能优于传统的谱减法( SS +PLPC)和感知线性预测倒谱( PLPC)法,并且随着信噪比的降低