声学与电子工程
聲學與電子工程
성학여전자공정
ACOUSTICS AND ELECTRONICS ENGINEERING
2010年
2期
41-43
,共3页
子带%MFCC%MCE准则%MLP
子帶%MFCC%MCE準則%MLP
자대%MFCC%MCE준칙%MLP
把小波变换和维纳滤波结合起来对语言信号进行去噪和利用NN分类器对语音信号进行非线性融合和子带语音识别,并采用了一种改进的MCE(最小分类错误)算法.通过三尺度的Daubechies小波变换把输入含噪语音信号分解成不同子带,然后在各个子带分别通过维纳滤波去噪,再把各个子带的输出通过小波重构恢复信号,最后通过Mel滤波器组把小波系数转换成MFCC(美尔倒谱系数).在使用分类器之前先进行GMM(高斯混合模型)识别,并采用改进的MCE(最小分类错误)算法,分类器融合采用了MLP结构.试验结果显示,这种系统取得了较好的抗噪效果,系统的辨识率和鲁棒性都有所提高.
把小波變換和維納濾波結閤起來對語言信號進行去譟和利用NN分類器對語音信號進行非線性融閤和子帶語音識彆,併採用瞭一種改進的MCE(最小分類錯誤)算法.通過三呎度的Daubechies小波變換把輸入含譟語音信號分解成不同子帶,然後在各箇子帶分彆通過維納濾波去譟,再把各箇子帶的輸齣通過小波重構恢複信號,最後通過Mel濾波器組把小波繫數轉換成MFCC(美爾倒譜繫數).在使用分類器之前先進行GMM(高斯混閤模型)識彆,併採用改進的MCE(最小分類錯誤)算法,分類器融閤採用瞭MLP結構.試驗結果顯示,這種繫統取得瞭較好的抗譟效果,繫統的辨識率和魯棒性都有所提高.
파소파변환화유납려파결합기래대어언신호진행거조화이용NN분류기대어음신호진행비선성융합화자대어음식별,병채용료일충개진적MCE(최소분류착오)산법.통과삼척도적Daubechies소파변환파수입함조어음신호분해성불동자대,연후재각개자대분별통과유납려파거조,재파각개자대적수출통과소파중구회복신호,최후통과Mel려파기조파소파계수전환성MFCC(미이도보계수).재사용분류기지전선진행GMM(고사혼합모형)식별,병채용개진적MCE(최소분류착오)산법,분류기융합채용료MLP결구.시험결과현시,저충계통취득료교호적항조효과,계통적변식솔화로봉성도유소제고.
