【摘 要】
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传统的谱特征（诸如MFCC）来源于对语谱图特征的再加工提取,但存在着因分帧处理引起相邻帧谱特征之间相关性被忽略的问题和所提取的谱特征与目标标签不相关的问题。这导致了从语
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传统的谱特征（诸如MFCC）来源于对语谱图特征的再加工提取,但存在着因分帧处理引起相邻帧谱特征之间相关性被忽略的问题和所提取的谱特征与目标标签不相关的问题。这导致了从语谱图中提取的特征丢失了很多有用信息。为此,提出了获取深度谱特征（Deep Spectral Feature,DSF）的算法。DSF的特征是把直接从语谱图中提取的谱特征用于深度置信网络（DBN）训练,进而从隐层节点数较少的瓶颈层提取到瓶颈特征。为了解决传统谱特征的第一种缺陷,采用相邻多帧语音信号中提取的特征参数构成DSF特征。而深度置信网络所
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