福建电脑
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복건전뇌
FUJIAN COMPUTER
2009年
10期
15-16
,共2页
DTW%语音识别%MFCC%能量波动量%归一化
DTW%語音識彆%MFCC%能量波動量%歸一化
DTW%어음식별%MFCC%능량파동량%귀일화
阐述了基于动态时间规整DTW(Dynamic Time warping)语音识别算法的基本原理及存在的不足,提出联合频谱分析和DTW的双层分类语音识别算法,首先用频谱分析方法对待识别语音按字数进行初步分类,然后再用传统的DTW进行模式匹配得到识别结果.通过实验验证提出的算法是有效的,比传统的DTW算法平均速度提高了1.1倍.
闡述瞭基于動態時間規整DTW(Dynamic Time warping)語音識彆算法的基本原理及存在的不足,提齣聯閤頻譜分析和DTW的雙層分類語音識彆算法,首先用頻譜分析方法對待識彆語音按字數進行初步分類,然後再用傳統的DTW進行模式匹配得到識彆結果.通過實驗驗證提齣的算法是有效的,比傳統的DTW算法平均速度提高瞭1.1倍.
천술료기우동태시간규정DTW(Dynamic Time warping)어음식별산법적기본원리급존재적불족,제출연합빈보분석화DTW적쌍층분류어음식별산법,수선용빈보분석방법대대식별어음안자수진행초보분류,연후재용전통적DTW진행모식필배득도식별결과.통과실험험증제출적산법시유효적,비전통적DTW산법평균속도제고료1.1배.
