计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2005年
6期
1345-1346
,共2页
隐马尔可夫模型%语音自动切分%Mel频率倒谱系数%小波子带分解
隱馬爾可伕模型%語音自動切分%Mel頻率倒譜繫數%小波子帶分解
은마이가부모형%어음자동절분%Mel빈솔도보계수%소파자대분해
采用了基于小波子带分解的特征提取方法,根据DCT和DWT两种去相关方法的不同,得到语音信号的特征参数分别为Subband Based Cepstral(SBC)和Wavelet Packet Parameters(WPP).实验切分结果表明,基于小波子带分解的特征参数比MFCC取得更好的切分效果.
採用瞭基于小波子帶分解的特徵提取方法,根據DCT和DWT兩種去相關方法的不同,得到語音信號的特徵參數分彆為Subband Based Cepstral(SBC)和Wavelet Packet Parameters(WPP).實驗切分結果錶明,基于小波子帶分解的特徵參數比MFCC取得更好的切分效果.
채용료기우소파자대분해적특정제취방법,근거DCT화DWT량충거상관방법적불동,득도어음신호적특정삼수분별위Subband Based Cepstral(SBC)화Wavelet Packet Parameters(WPP).실험절분결과표명,기우소파자대분해적특정삼수비MFCC취득경호적절분효과.
