【摘 要】
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针对语音信号特征提取在处理含噪语音信号时识别率低,抗干扰性差等问题,提出了一种基于改进的经验模态分解算法对含噪语音信号进行特征提取。该方法通过对含噪声语音信号分解
【机 构】
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东北石油大学电气信息工程学院,东北石油大学计算机与信息技术学院
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针对语音信号特征提取在处理含噪语音信号时识别率低,抗干扰性差等问题,提出了一种基于改进的经验模态分解算法对含噪语音信号进行特征提取。该方法通过对含噪声语音信号分解分类并对两类模态分量分别处理再进行重构和特征提取,解决了目前大多数语音信号特征提取过程会滤掉部分原信号问题,在有效地消除了噪声信号的基础上,尽可能多地保存原信号,进而使系统的识别性能得到明显提高。实验结果表明,该算法在不添加噪声的情况下可以达到95.5%识别率,在添加不同比例噪声时,相比于几种传统算法,该算法依然保持高识别率。
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