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基于模糊C-means分群法的矢量量化用于语音识别
1
作者
华婷婷
肖铁军
《微计算机应用》
2007年第11期1164-1168,共5页
提出了一种基于模糊C-means聚类法的矢量量化,并将其用于语音特征的矢量量化。从语音信号中提取12阶MFCC倒谱系数作为待分群样本的矢量数据,有效地降低数据量及计算量,并可以避免杂信的不良影响。且实验得到的码本分布合理,没有空类,表...
提出了一种基于模糊C-means聚类法的矢量量化,并将其用于语音特征的矢量量化。从语音信号中提取12阶MFCC倒谱系数作为待分群样本的矢量数据,有效地降低数据量及计算量,并可以避免杂信的不良影响。且实验得到的码本分布合理,没有空类,表明了该量化方法对语音识别很有效。
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关键词
模糊
c
—
nlealls
法
矢量量化
语音特征
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职称材料
题名
基于模糊C-means分群法的矢量量化用于语音识别
1
作者
华婷婷
肖铁军
机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
出处
《微计算机应用》
2007年第11期1164-1168,共5页
文摘
提出了一种基于模糊C-means聚类法的矢量量化,并将其用于语音特征的矢量量化。从语音信号中提取12阶MFCC倒谱系数作为待分群样本的矢量数据,有效地降低数据量及计算量,并可以避免杂信的不良影响。且实验得到的码本分布合理,没有空类,表明了该量化方法对语音识别很有效。
关键词
模糊
c
—
nlealls
法
矢量量化
语音特征
Keywords
fuzzy
c
- means
c
lustering, ve
c
tor quantization, spee
c
h
c
hara
c
teristi
c
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于模糊C-means分群法的矢量量化用于语音识别
华婷婷
肖铁军
《微计算机应用》
2007
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