基于高斯小波滤波器的语音识别特征提取方法

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1、基于高斯小波滤波器的语音识别特征提取方法摘要：把小波理论应用于抗噪语音识别特征提取，提出了基于高斯小波滤波器的语音识别特征提取方法，通过对人耳听觉特性的研究，按照人耳临界带宽设计了一组高斯小波带通滤波器。详细讨论了高斯小波滤波器的尺度参数选择方法。使用RBF识别网络，仿真实现了使用新特征与原特征的识别结果，证明了新特征具有较高的识别率和优良的抗噪性能。关键词:特征提取；高斯小波；语音识别AFeatureExtractionMethodBasedonGaussWaveletFilterinSpeechRecogniti

2、onAbstract:ThispaperuseswavelettheoryinnoiserobustfeatureextractionofspeechrecognitionandintroducesafeatureextractionmethodbasedonGausswaveletfilter.TheGausswaveletfilterwithhumancriticalfrequencybandisobtainedbystudyinghumanauditorycharacteristics.Thispaperals

3、ostudiesthemethodofscaleparameterchoosingindesigningGausswaveletfilter.Themethodswithnewandoriginalfeaturearesimulated.TheRBFneuralnetwasusedintrainandrecognitioncourse.Theresultsshowthatnewfeaturehashigherrecognitionrateandbetterrobustnessthantraditionalfeatur

4、e.Keywords:featureextraction;Gausswavelet;speechrecognition