【摘 要】
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针对目前含噪语音识别准确率的问题,提出了一种基于集总经验模态分解(EEMD)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的语音识别算法。首先将语音信号经过EEMD分解为特征模态函数(IMF)分
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61503341)
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针对目前含噪语音识别准确率的问题,提出了一种基于集总经验模态分解(EEMD)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的语音识别算法。首先将语音信号经过EEMD分解为特征模态函数(IMF)分量,然后经过筛选IMF分量实现去噪,再从剩下的IMF分量中提取美尔倒谱系数(MFCC)作为特征参数,利用动态时间规整法规整MFCC的特征帧,最后将MFCC导入LS-SVM进行训练,从而识别各种语音信号。仿真实验结果表明,该方法能够快速有效地识别各种语音信号,与EEMD结合BP神经网络方法相比,识别准确率更高,抗干扰能力更强。
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技