基于MPEG-I和小波包分解的语音特征提取
  • 【摘要】

    根据MPEG-I心理声学模型对语音信号进行分类,分别对于不同频段的信号进行处理,分析了Mel倒谱系数的提取过程,并对Mel滤波器组频带划分和小波包分解的频带划分进行了比较,提取了小波包分解系数(WPTC)进行语音的识别.通过实验证明,利用MPEG心理声学模型分解语音信号做分类处理,可以提高识别率,同时验证了基于小波包分解系数(WPTC)的语音识别具有比Mel倒谱系数更好的效果.

  • 【作者】

    付博志  张鸿宾 

  • 【作者单位】

    北京工业大学计算机系,北京

  • 【会议名称】

    2008年中国信息技术与应用学术论坛

  • 【会议时间】

    2008-04-01

  • 【会议地点】

    成都

  • 【主办单位】

    西南信息中心

  • 【语种】

    chi

  • 【关键词】

    心理声学模型  小波包分解  语音特征  特征提取  信号处理  倒谱系数  识别率