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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
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。
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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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