【摘 要】
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传统语音智能识别方法对于语音的识别精度较低,识别语音的错误率较高,识别效果并不理想。基于上述问题,针对语音的智能识别研究出了一种基于LPCC的不同频率段语音智能识别方
【机 构】
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国家电网有限公司客户服务中心,北京中电普华信息技术有限公司
【基金项目】
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国家社会科学基金项目(17CKS061)
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传统语音智能识别方法对于语音的识别精度较低,识别语音的错误率较高,识别效果并不理想。基于上述问题,针对语音的智能识别研究出了一种基于LPCC的不同频率段语音智能识别方法。首先根据不同频率段,采用线性预测模型提取出线性预测倒谱系数,对语音的声音特征进行详细描述,再通过梅尔频率倒谱系数捕捉语音的频率视谱信息,最后选择合适的声学基础元素,构建HMM声学模型,并对所获取的声学模型通过MLE准则进行集中测试,充分发挥模型的可训练性、可扩展性与精确性的作用,进而提高语音识别的精确度。为检测识别方法效果,进行对比实验,
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