【摘 要】
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针对传统语音信号识别过程中出现的识别率较低或者是计算时间复杂度高的问题,提出了基于希尔伯特黄变换（HHT）的快速声频传感器车辆识别方法.该方法将HHT算法和语音信号特征提取
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针对传统语音信号识别过程中出现的识别率较低或者是计算时间复杂度高的问题,提出了基于希尔伯特黄变换（HHT）的快速声频传感器车辆识别方法.该方法将HHT算法和语音信号特征提取中常用的梅尔倒谱系数（MFCC）相结合,形成一种新的特征提取方法.实验中,将这种方法分别与K-近邻算法（K-NN）、支持向量机算法（SVM）和稀疏表示分类算法（SRC）配合进行语音信号识别,结果表明,该特征提取方法与K-NN分类算法配合,在识别率和算法运行效率方面具有明显的优势.
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