【摘 要】
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为对语音信号进行良性切分,实现有目的性的声源重组,提出一种基于上下文敏感区块的模糊语音准确识别方法。在区块组织的频谱特征中,确定模糊语音的Gabor滤波传输条件,并对Del
【机 构】
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国网新疆电力有限公司电力科学研究院;
【基金项目】
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江苏省科技厅项目(CGYKJQQ00000019)
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为对语音信号进行良性切分,实现有目的性的声源重组,提出一种基于上下文敏感区块的模糊语音准确识别方法。在区块组织的频谱特征中,确定模糊语音的Gabor滤波传输条件,并对Delta描述算子进行定向计算,完成上下文敏感区块模糊语音的特征参数分析。在此基础上,利用深度识别神经网络,对模糊语音的特征线索进行有效分离,并对其识别端点进行逐一排查,完成新型语音准确识别方法的构建。对比实验数据显示,与基础语音识别方法相比,基于上下文敏感区块的模糊语音准确识别方法既可将最大信号切分率提升至95%左右,也能保持声源信号的最大深度不超过4.50×10-7μm,达到重组声源的目的。
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