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该文从新特征挖掘、特征鲁棒处理、与识别基元集相关的特征选取三个方面研究适合鲁棒语言识别的声学特征提取与处理方法,主要的研究工作包括:(1)提出了基于最小分类错误的特征加权矢量树及相应的分级识别方法以及详细的理论推导,实现了与识别基元相关的特征可变的语音识别.(2)提出了子带特征置信度概念和计算方法,用于定量表征子带频谱信息的可靠度.(3)提出了基于l/f过程小波模型理论的语音与噪声建模方法,在此基础上设计了一种简单.不需要任何阈值设置的在线语音端点检测算法.(4)提出了用于考察数字语言信号在不同最大观测分辨率下局部自相似性的多尺度分形维数的概念和计算方法.