【摘 要】
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该文概述了语音识别的发展状况,从十个数字入手,研究了汉语发音的规律和特点,提出了一种适于汉语语音的变窗宽策略,并将其应用于短时频谱、LPC参数及LPC-倒谱等特征的提取中.
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该文概述了语音识别的发展状况,从十个数字入手,研究了汉语发音的规律和特点,提出了一种适于汉语语音的变窗宽策略,并将其应用于短时频谱、LPC参数及LPC-倒谱等特征的提取中.实验表明,变窗宽策略能更好地提取汉语声母和声韵过渡段包含的信息,与传统的定窗宽策略相比,识别率可提高3%以上.以短时能量参数判定语音声韵分界点,同时为提高切分精度对小波变换方法进行了初步探索;提出了一种完全基于特征变化量的非线性规整算法,降低了对语音音长的要求;采用人工神经元网络进行语音的训练识别,对非特定人的语音有较好的分类能力.
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