【摘 要】
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针对语音识别过程中环境噪声干扰大的问题,提出一种基于经验模态分解（EMD）与动态时间规整（DTW）相结合的孤立词识别算法。该方法利用EMD算法,首先将提取的性能不好的语音信号分解
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁装备制造职业技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61673199);辽宁省高校优秀人才支持计划项目(LJQ2015061)
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针对语音识别过程中环境噪声干扰大的问题,提出一种基于经验模态分解（EMD）与动态时间规整（DTW）相结合的孤立词识别算法。该方法利用EMD算法,首先将提取的性能不好的语音信号分解成若干个基本模函数（IMF）,去掉原始信号中的干扰和噪声。然后,基于DTW算法,采用短时过零率和短时能量对语音信号进行端点检测,提取语音特征参数后与参考模板进行匹配。将参考模板与待测模板之间的最短路径作为识别结果。仿真结果表明,该算法能够提高语音的识别效率和识别的正确率。
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