【摘 要】
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语音识别在通信等领域有着广泛的用途，其中语音特征参数提取是语音识别系统的一个重要组成部分。特征参数性能的优劣直接影响着系统的性能，而环境噪声是制约特征参数性能的关键
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语音识别在通信等领域有着广泛的用途，其中语音特征参数提取是语音识别系统的一个重要组成部分。特征参数性能的优劣直接影响着系统的性能，而环境噪声是制约特征参数性能的关键因素。本文以噪音环境下语音特征参数的提取为研究对象，分析了人耳的听觉特性，在对传统语音特征参数MFCC的深入分析和研究基础上，提出了三种基于小波变换和人耳听觉特性的改进MFCC特征。论文还提出了一种对ZCPA特征参数改进的方法。 论文首先介绍了传统的语音特征参数MFCC，它是基于人耳听觉特性设计的一种特征参数，在静音环境下能得到较高的识别率，但在信噪比较低时识别率急剧下降，不利于实用化。本文通过对MFCC算法的分析和研究，发现其中的FFT和DCT在整个时频空间使用固定的分析窗，这不符合语音信号特性，而小波变换具有多分辨率特性，更符合人耳的听觉特性。因此，本文将小波变换和MFCC算法相结合，提出了三种新的语音识别特征：①DWTMFCC是用DB3小波变换代替MFCC算法中的FFT得到的；②MFCBWC是用临界带小波替换MFCC特征提取中的DCT，克服了DCT的缺陷；③CBMFCBWC特征是在MFCBWC特征算法的前端采用临界带小波变换而得到的一种新特征。本文通过大
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