文档名：面向语音识别的声学特征优化方法
摘要：针对语音识别中声学特征提取存在的局限性,提出一种基于自适应特征加权的声学特征优化方法.首先,分析声学特征提取在语音识别中的作用,介绍传统梅尔频率倒谱系数(Mel-scaleFrequencyCepstralCoefficients,MFCC)方法的基本原理和存在的问题.其次,提出自适应特征加权方法,通过计算自适应权重优化MFCC特征.最后,进行实验分析.实验结果表明,优化方法在语音识别任务中具有较好的效果和实用性.
Abstract：Thearticleproposesanacousticfeatureoptimizationmethodbasedonadaptivefeatureweightingtoaddressthelimitationsofacousticfeatureextractioninspeechrecognition.Firstly,analyzetheroleofacousticfeatureextractioninspeechrecognition,andintroducethebasicprinciplesandexistingproblemsofthetraditionalMel-scaleFrequencyCepstralCoefficients(MFCC)method.Secondly,anadaptivefeatureweightingmethodisproposedtooptimizeMFCCfeaturesbycalculatingadaptiveweights.Finally,conductexperimentalanalysis.Theexperimentalresultsshowthattheoptimizationmethodhasgoodeffectivenessandpracticalityinspeechrecognitiontasks.
作者：杨波Author：YANGBo
作者单位：陇南师范高等专科学校数信学院,甘肃陇南742500
刊名：电声技术
Journal：AudioEngineering
年，卷(期)：2024, 48(4)
分类号：TN912.34
关键词：语音识别 特征提取 声学特征
Keywords：speechrecognition featureextraction acousticcharacteristics
机标分类号：TP391.41TN912.34TP181
在线出版日期：2024年7月3日
基金项目：面向语音识别的声学特征优化方法[
期刊论文] 电声技术--2024, 48(4)杨波针对语音识别中声学特征提取存在的局限性,提出一种基于自适应特征加权的声学特征优化方法.首先,分析声学特征提取在语音识别中的作用,介绍传统梅尔频率倒谱系数(Mel-scaleFrequencyCepstralCoefficients,MFCC)方法的...参考文献和引证文献
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