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Mel频率下基于LPC的语音信号深度特征提取算法
被引量：
12
1
作者
罗元
吴承军
+2 位作者
张毅
黎
小松
席兵
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2016年第2期174-179,共6页
针对传统语音信号二次特征提取方法在保证识别率的前提下,实时性较差的问题,提出一种Mel频率下基于线性预测系数(linear predictive coefficient,LPC)的改进的语音信号深度特征提取算法。该方法根据人耳的听觉特性把LPC在Mel频率下进行...
针对传统语音信号二次特征提取方法在保证识别率的前提下,实时性较差的问题,提出一种Mel频率下基于线性预测系数(linear predictive coefficient,LPC)的改进的语音信号深度特征提取算法。该方法根据人耳的听觉特性把LPC在Mel频率下进行非线性变换,再进行微分、高阶微分和按比例重组等步骤,得到一种既考虑声道激励又兼顾人耳听觉的新特征参数,从而大大减少传统语音信号深度特征提取的计算量,在不影响识别效率的情况下,极大提高系统的实时性。最后,将该算法在智能轮椅平台进行有效性验证,大量实验表明,语音控制系统实时性差的问题在使用该算法后能够得到明显改善,该算法既保证了特征提取识别率,也有效地改善了系统的实时性。在一定程度上使语音控制智能轮椅更具实用性。
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关键词
语音识别
线性预测系数
MEL频率倒谱系数
Mel-LPC算法
深度特征提取
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职称材料
基于人耳听觉特性的语音识别预处理研究
被引量：
10
2
作者
张毅
黎
小松
+1 位作者
罗元
吴承军
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2015年第12期322-326,共5页
在人耳听觉语音识别优化过程中,由于在噪声环境下传统语音识别预处理过程不能得到高信噪比的语音信号,使识别率下降。为此结合人耳听觉特性,提出一种基于人耳的听觉选择能力即"鸡尾酒会效应"的语音分离技术应用到语音识别预...
在人耳听觉语音识别优化过程中,由于在噪声环境下传统语音识别预处理过程不能得到高信噪比的语音信号,使识别率下降。为此结合人耳听觉特性,提出一种基于人耳的听觉选择能力即"鸡尾酒会效应"的语音分离技术应用到语音识别预处理过程。含噪声的语音信号经过耳蜗基底膜模型进行频谱分析,再通过上橄榄核模型进行语音信息提取,最后在下丘脑细胞模型中完成语音分离。分离得到更纯净的语音后,对语音信号提取梅尔频率倒谱(MFCC)参数,并建立隐马尔可夫(HMM)声学模型来验证语音识别效果,实验结果表明:在噪声环境下,相比于传统抗噪方法,改进方法具有更好的抗噪效果,表明上述语音识别系统具有更好的鲁棒性。
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关键词
语音识别
人耳听觉特性
语音分离
预处理
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职称材料
扣缴义务人未履行代扣代缴义务如何处理
3
作者
黎
小松
《税友》
2002年第7期49-50,共2页
关键词
中国
税务稽查
个人所得税
税收征收管理
代扣代缴义务
扣缴义务人
下载PDF
职称材料
这笔税款该谁追缴
4
作者
黎
小松
《税友》
2001年第5期24-24,共1页
关键词
中国
税收征管
建筑安装业营业税
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职称材料
题名
Mel频率下基于LPC的语音信号深度特征提取算法
被引量：
12
1
作者
罗元
吴承军
张毅
黎
小松
席兵
机构
重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重点实验室
重庆邮电大学信息无障碍工程研发中心
出处
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2016年第2期174-179,共6页
基金
重庆市自然科学基金重点项目(CSTC2015jcyj B0241)
重庆市教委科技项目(KJ13051)~~
文摘
针对传统语音信号二次特征提取方法在保证识别率的前提下,实时性较差的问题,提出一种Mel频率下基于线性预测系数(linear predictive coefficient,LPC)的改进的语音信号深度特征提取算法。该方法根据人耳的听觉特性把LPC在Mel频率下进行非线性变换,再进行微分、高阶微分和按比例重组等步骤,得到一种既考虑声道激励又兼顾人耳听觉的新特征参数,从而大大减少传统语音信号深度特征提取的计算量,在不影响识别效率的情况下,极大提高系统的实时性。最后,将该算法在智能轮椅平台进行有效性验证,大量实验表明,语音控制系统实时性差的问题在使用该算法后能够得到明显改善,该算法既保证了特征提取识别率,也有效地改善了系统的实时性。在一定程度上使语音控制智能轮椅更具实用性。
关键词
语音识别
线性预测系数
MEL频率倒谱系数
Mel-LPC算法
深度特征提取
Keywords
speech recognition
linear prediction coefficient
Mel-frequency cepstrum coefficients
Mel-LPC algorithm
further features extraction
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
TP311 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
基于人耳听觉特性的语音识别预处理研究
被引量：
10
2
作者
张毅
黎
小松
罗元
吴承军
机构
重庆邮电大学信息无障碍工程研发中心
出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2015年第12期322-326,共5页
基金
国家科技部国际合作项目(2010DFA12160)
重庆市科技攻关项目(CSTC:2010AA2055)
重庆市科研项目(KJ13051)
文摘
在人耳听觉语音识别优化过程中,由于在噪声环境下传统语音识别预处理过程不能得到高信噪比的语音信号,使识别率下降。为此结合人耳听觉特性,提出一种基于人耳的听觉选择能力即"鸡尾酒会效应"的语音分离技术应用到语音识别预处理过程。含噪声的语音信号经过耳蜗基底膜模型进行频谱分析,再通过上橄榄核模型进行语音信息提取,最后在下丘脑细胞模型中完成语音分离。分离得到更纯净的语音后,对语音信号提取梅尔频率倒谱(MFCC)参数,并建立隐马尔可夫(HMM)声学模型来验证语音识别效果,实验结果表明:在噪声环境下,相比于传统抗噪方法,改进方法具有更好的抗噪效果,表明上述语音识别系统具有更好的鲁棒性。
关键词
语音识别
人耳听觉特性
语音分离
预处理
Keywords
Speech recognition
Human auditory characteristic
Speech separation
Preprocessing
分类号
TP242.63 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
扣缴义务人未履行代扣代缴义务如何处理
3
作者
黎
小松
出处
《税友》
2002年第7期49-50,共2页
关键词
中国
税务稽查
个人所得税
税收征收管理
代扣代缴义务
扣缴义务人
分类号
F812.42 [经济管理—财政学]
下载PDF
职称材料
题名
这笔税款该谁追缴
4
作者
黎
小松
出处
《税友》
2001年第5期24-24,共1页
关键词
中国
税收征管
建筑安装业营业税
分类号
F812.42 [经济管理—财政学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Mel频率下基于LPC的语音信号深度特征提取算法
罗元
吴承军
张毅
黎
小松
席兵
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2016
12
下载PDF
职称材料
2
基于人耳听觉特性的语音识别预处理研究
张毅
黎
小松
罗元
吴承军
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2015
10
下载PDF
职称材料
3
扣缴义务人未履行代扣代缴义务如何处理
黎
小松
《税友》
2002
0
下载PDF
职称材料
4
这笔税款该谁追缴
黎
小松
《税友》
2001
0
下载PDF
职称材料
已选择
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