国家科技期刊平台

相关度

相关度
发表时间

每页显示10条

每页显示10条
每页显示20条
每页显示30条

已找到 43 条结果

基于MATLAB的特定人语音识别软件开发与设计
作者：蒲开放李智慧黄明慧王凤鑫王超
发表期刊：数字技术与应用 2017年4期
关键词：MATLAB语音识别Mel频率倒谱系数DTWGUI
摘要：本文介绍了基于MATLAB的特定人语音识别软件开发方法以及GUI界面设计,阐述了具体开发设计的过程.本识别方法以Mel频率倒谱系数作为特征参量,采用DTW技术进行识别,识别效果较好.本软件仍有待改进的地方,如:在有背景噪声的条件下如何提高识别率.
基于DHMM的轴承故障音频诊断方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：陆汝华杨胜跃朱颖樊晓平
发表期刊：计算机工程与应用 2007年17期
关键词：轴承故障诊断隐马尔可夫过程Mel频率倒谱系数音频信号
摘要：轴承音频信号包含了大量的运行状态信息,与振动信号相比,音频信号的采集是非接触式的,具有使用方便和成本低廉等优势.通过提取机械轴承音频信号的Mel频率倒谱系数(MFCC)特征参数,并使用具有良好识别和抗噪性能的隐马尔可夫模型(HMM)分析轴承运行状态,首次将HMM对音频信号的分析方法应用于故障诊断.为了能够实现对轴承故障的实时诊断,采用计算量较小的离散HMM(DHMM)模型加快训练和识别速度.实验结果表明,该方法对轴承运行状态的识别正确…查看全部>>
基于萤火虫算法的匹配追踪用于生态声音辨识北大核心CSCDCSTPCD
作者：欧阳桢李应
发表期刊：计算机工程与应用 2015年2期
关键词：生态声音辨识匹配追踪萤火虫算法信号稀疏分解Mel频率倒谱系数
摘要：针对生态环境中背景噪声对声音辨识产生干扰的问题，提出利用萤火虫算法优化匹配追踪的方法进行生态声音辨识。利用匹配追踪（MP）稀疏分解声音信号，在保留信号主体结构的前提下对其进行重构，减小噪声的影响。使用萤火虫（GSO）算法优化搜索最佳匹配原子，实现MP快速分解。对重构信号提取Mel频率倒谱系数（MFCCs）， MP时频特征及基音频率。结合支持向量机（SVM）对56种生态声音在不同环境和信噪比情况下进行分类识别。实验结果表明，与传统MFC…查看全部>>
语音驱动唇形自动合成算法北大核心CSCDCSTPCD
作者：林鑫陈桦王开志王继成
发表期刊：计算机工程 2007年17期
关键词：语音嘴形Mel频率倒谱系数能量
摘要：定义了10种基本的嘴形.以Mel频率倒谱系数(MFCC)作为语音特征,通过SVM分类器进行元音a,i,u的识别,根据其对应量化后的语音能量,映射到嘴形序列,进行中值滤波和排除"奇异点".该算法在基于语音驱动人脸动画系统中的应用取得了良好的效果.
嵌入式语音识别系统特征参数提取研究CSTPCD
作者：朱宇宋艳
发表期刊：计算机技术与发展 2011年7期
关键词：语音识别线性预测倒谱系数Mel频率倒谱系数ARMS3C2410
摘要：在噪声环境下能准确有效地提取语音信息是语音识别的重点难点,将其应用于嵌入式系统中,有一定的研究意义.通过比较分析传统的语音特征参数提取的方法:线性预测倒谱系数,Mel频率倒谱系数,提出了一种新的方法,采用Mel频率倒谱系数与一阶差分Mel频率倒谱系数(MFCC+ A MFCC)相结合的方法提取语音特征参数,结合双门限检测法进行端点检测和HMM模型进行模型匹配,并进行了以ARMSX2410为核心硬件与软件的系统设计.该方法较传统方法提高…查看全部>>
一种静态特征与动态特征结合的方言辨识方法CSCDCSTPCD
作者：何艳于凤芹
发表期刊：计算机工程与应用 2012年13期
关键词：方言辨识Mel频率倒谱系数滑动差分倒谱特征支持向量机
摘要：针对MFCC仅反映语音静态特征导致的方言识别率低的问题,而SDC由于考虑了前后帧差分倒谱的影响,能反映语音的动态特征；同时考虑方言的静态与动态特征,对普通话、上海话、广东话和闽南话4种方言进行MFCC特征和SDC特征提取,将其两组特征组合送入支持向量机进行辨识,并研究了针对4种方言的SDC的局部最优参数组合.仿真实验结果表明,同时考虑方言的静态与动态特征方法的识别率高达92.5％,但识别率的提高是以延长运算时间为代价的.
基于EMD的改进MFCC的语音情感识别CSCDCSTPCD
作者：屠彬彬于凤芹
发表期刊：计算机工程与应用 2012年18期
关键词：语音情感识别Mel频率倒谱系数经验模态分解支持向量机
摘要：人在不同情感下的语音信号其非平稳性尤为明显,传统的MFCC只能反映语音信号的静态特征,经验模态分解能够精细地刻画语音信号的非平稳特性.为提取情感语音的非平稳特征,用经验模态分解将情感语音信号分解为一系列固有模态函数分量,通过Mel滤波器后取其对数能量,进行DCT反变换后得到改进的MFCC作为情感识别的新特征,采用支持向量机对高兴、生气、厌烦和恐惧等四种语音情感识别.仿真实验结果表明:改进的MFCC识别率达到77.17％,在不同的信噪比…查看全部>>
基于LLR融合基频与MFCC的说话人性别识别北大核心CSCDCSTPCD
作者：陈月朝付卓刘宏
发表期刊：华中科技大学学报（自然科学版） 2013年z1期
关键词：音频信号处理声流鉴定性别识别基频Mel频率倒谱系数线性逻辑回归
摘要：提出了一种基于线性逻辑回归的方法,对利用基频和MFCC特征获得的分数进行融合来进行说话人的性别识别,其中包括了基于基频特征的单高斯模型和基于MFCC特征的混合高斯模型.采用语音库包括男性语音文件150个,女性语音文件190个.实验结果中识别率可高达97.65％,比传统单用基频或是MFCC特征的识别率都要高,具有更好的判别性能.
基于高斯混合模型的自然环境声音的识别CSCDCSTPCD
作者：余清清李应李勇
发表期刊：计算机工程与应用 2011年25期
关键词：Mel频率倒谱系数高斯混合模型自然环境声音的识别投票裁决
摘要：提出了一种基于高斯混合模型(GMM)的自然环境声音的识别方法.提取Mel频率例谱系数(MFCCs)来分析声音信号;对于每种声音使用期望最大化算法基于MFCC特征集建立高斯混合模型;使用最小错误率判决规则和投票裁决的方法进行识别.使用GMM对36种自然环境的声音进行识别的正确率可达95.83％,且识别效果优于K最近邻(KNN).
语音特征参数MFCC的提取及其应用北大核心CSCDCSTPCD
作者：陈勇屈志毅刘莹酒康郭爱平杨志国
发表期刊：湖南农业大学学报（自然科学版） 2009年z1期
关键词：语音Mel频率倒谱系数离散余弦变换
摘要：Mel频率是能够反映人耳对不同频率语音感知能力的一种频率表达方式.主要介绍了Mel频率倒谱系数( MFCC)的特点及提取方法,并提取了MFCC的一阶差分,使特征参数在说话人识别上能够更加准确的反映语音信息,提高识别率.

12 3 4 5 >