基于Gabor滤波的语音识别鲁棒性研究 | |
缑新科; 徐高鹏 | |
刊名 | 计算机与现代化
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2018-05-15 | |
期号 | 2018年05期页码:20-24 |
关键词 | 语音识别 鲁棒性 Gabor滤波 特征提取 GBFB特征 |
ISSN号 | ISSN:1006-2475 |
英文摘要 | 为了提高语音识别系统的鲁棒性,提出一种基于GBFB(spectro-temporal Gabor filter bank)的声学特征提取方法,并通过分块PCA算法对高维的GBFB特征进行降维处理,最后在多个相同噪音环境对GBFB特征以及常用的GFCC,MFCC,LPCC等特征进行抗噪性能对比,与GFCC相比GBFB特征的识别率提高了5.35%,与MFCC特征相比提升了7.05%,比LPCC特征识别的基线低9个分贝。实验结果表明,在噪音环境下与传统的GFCC、MFCC以及LPCC等特征相比GBFB特征有更优越的鲁棒性。 |
URL标识 | 查看原文 |
语种 | 中文 |
内容类型 | 期刊论文 |
源URL | [http://119.78.100.223/handle/2XXMBERH/2261] ![]() |
专题 | 电气工程与信息工程学院 |
作者单位 | 1.甘肃省工业过程先进控制重点实验室 2.兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心 3.兰州理工大学电气工程与信息工程学院 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 缑新科,徐高鹏. 基于Gabor滤波的语音识别鲁棒性研究[J]. 计算机与现代化,2018(2018年05期):20-24. |
APA | 缑新科,&徐高鹏.(2018).基于Gabor滤波的语音识别鲁棒性研究.计算机与现代化(2018年05期),20-24. |
MLA | 缑新科,et al."基于Gabor滤波的语音识别鲁棒性研究".计算机与现代化 .2018年05期(2018):20-24. |
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