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为了降低卷积噪声对语音特征所产生的影响,提高语音识别正确率,在此提出了一种基于频域ICA（Independent Component Analysis,独立分量分析）的语音特征增强算法。该算法首先使用频域ICA方法作对噪声进行估计,然后在倒谱域内将带噪语音信号的短时谱减去所估计噪声的短时谱,最后根据去噪后语音信号的短时谱计算美尔倒谱系数（MFCC）作为特征参数。在仿真和真实环境下的语音识别实验中,所提出的语音特征参数相比较传统的MFCC其识别正确率分别提升了38.2%和35.8%。实验结果表明该算法能够较