硅谷
硅穀
규곡
SILICON VALLEY
2010年
9期
126,25
,共2页
语音识别%美尔倒谱差分%动态时间规划%端点检测
語音識彆%美爾倒譜差分%動態時間規劃%耑點檢測
어음식별%미이도보차분%동태시간규화%단점검측
对语音信号进行预处理,包括预滤波、采样、量化、分帧、加窗以及端点检测等内容;采用能够反映人对语音信号的感知特性的Mel频率倒谱系数作为语音信号的特征参数;应用日前在语音识别中广泛应用的技术--动态时间规整技术作为识别算法.测试结果表明,利用该技术进行语音识别,准确率可达到95%以上,识别效果良好.
對語音信號進行預處理,包括預濾波、採樣、量化、分幀、加窗以及耑點檢測等內容;採用能夠反映人對語音信號的感知特性的Mel頻率倒譜繫數作為語音信號的特徵參數;應用日前在語音識彆中廣汎應用的技術--動態時間規整技術作為識彆算法.測試結果錶明,利用該技術進行語音識彆,準確率可達到95%以上,識彆效果良好.
대어음신호진행예처리,포괄예려파、채양、양화、분정、가창이급단점검측등내용;채용능구반영인대어음신호적감지특성적Mel빈솔도보계수작위어음신호적특정삼수;응용일전재어음식별중엄범응용적기술--동태시간규정기술작위식별산법.측시결과표명,이용해기술진행어음식별,준학솔가체도95%이상,식별효과량호.
