【摘 要】
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语音特征参数的选择与提取是语音识别中的一个基本问题,准确地提取语音特征参数并以合适的方式在语音识别系统中表达出来,是达到良好识别结果的基础.共振峰是语音的一个基本
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语音特征参数的选择与提取是语音识别中的一个基本问题,准确地提取语音特征参数并以合适的方式在语音识别系统中表达出来,是达到良好识别结果的基础.共振峰是语音的一个基本特征参数,从已有共振峰提取算法的缺陷出发,该文提出了一种新的基于逆滤波器原理的方法来识别共振峰参数.采用一组逆滤波器来逼近语音信号的短时能谱,通过动态搜索算法得到滤波器组中各个滤波器的位置与带宽,从而确定共振峰的位置和带宽.根据共振峰的连续性等特点,提出了优化动态搜索算法,大大提高了运算速度.该文讨论了共振峰参数在语音识别中的应用.把所提取出的共振峰及其带宽作为特征参数用于一个小词汇量的汉语语音识别系统中,实验表明其识别正确率达到了98﹪.把共振峰参数作为动态特性应用到动态HMM模型中,使一个大词汇量中文语音识别系统的错误率下降了近10﹪.
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