对MFCC进行GMM聚类的汉语数字识别方法

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汉语数字识别常用MFCC作为特征,针对0-9十个数字MFCC样本特征数据量大的问题,提出了用GMM模型对提取的特征参数MFCC的数据进行聚类来减少数据量,以GMM模型参数中的均值作为新的特征,采用动态规划算法进行汉语数字语音识别。仿真实验表明,进行GMM特征变换后的新特征数据为MFCC的30.9%,系统运行时间减少了237.18s,识别率降低1.11%。
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