【摘 要】
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针对一般的语音识别算法均存在抗噪能力不好的问题,无法满足音乐检索系统的需求.针对于此,本文以抗噪能力为基础对MFCC语音识别算法进行了优化,第一步是通过F比方法加权优化
【机 构】
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四川音乐学院艺术管理系,开封大学软件学院
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针对一般的语音识别算法均存在抗噪能力不好的问题,无法满足音乐检索系统的需求.针对于此,本文以抗噪能力为基础对MFCC语音识别算法进行了优化,第一步是通过F比方法加权优化了MFCC算法的特征参数,估计出各维特征分量对识别率的影响,并将其提取出来,然后采用主成分分析法对提取的特征分量进行降维处理,以降低计算复杂度,减少数据存储量,加快训练时间,最终提高识别效率.算法仿真结果表明,本文提出的基于抗噪能力优化的MFCC语音识别算法具有较好的抗噪能力,比传统MFCC算法对音乐检索的精确度更高.
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