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  • 【期刊】 基于多窗频谱估计和平滑幅度谱包络的Mel频率倒谱系数(MFCC)改进算法

    刊名:科学技术与工程 作者:张怡然 ; 白静 ; 王力 关键词:Mel频率倒谱系数 ; 多窗频谱估计 ; 滑动平均滤波 ; 谱包络 ; 说话人识别 机构:太原理工大学信息工程学院 ; 太原理工大学信息工程学院 年份:2014
    摘要:语音的特征提取是说话人识别系统中的关键问题。在传统的Mel频率倒谱系数(MFCC)参数的基础上,提出一种改进的MFCC特征提取算法。该算法着眼于语音的前端处理,在预处理阶段,利用SWCE窗函数,对信号进行多窗频谱估计。并对得到的频谱进行平滑处理,得到信号的谱包络。然后对信号的谱包络进行计算,得到改进的MFCC参数。实验表明,在不同噪声环境下,与传统的MFCC算法相比,改进的算法识别率提高四个百分点以上。
  • 【期刊】 基于Mel频率倒谱系数的光缆声音信号特征提取方法研究

    刊名:计量技术 作者:李一芳 关键词:Mel频率倒谱系数(MFCC) ; 声音识别 ; 特征提取 ; 支持向量机 机构:南京航空航天大学经济与管理学院 ; 南京航空航天大学经济与管理学院 年份:2013
    摘要:Mel频率倒谱系数(MFCC)能够很好的模拟人耳的听觉特性,在识别系统中具有很广泛的应用.本文采用Mel倒谱系数来提取基于光缆感知的声音信号的特征,通过线性分类器中的支持向量机(SVM)进行仿真,验证了其具有较好的识别效果.
  • 【期刊】 基于Mel频率倒谱系数的说话人识别研究

    刊名:西部皮革 作者:朱宇轩 关键词:频率倒谱 ; 语音特征 机构:西华大学 ; 西华大学 年份:2016
    摘要:由于人耳对声音频率的感知不是线性的,通过短时傅里叶变化得到的语音信号短时谱是按实际语音频率分布的,但符合人耳听觉特性的频率分布是按照临界频带分布的。因此按实际频率分布的频谱作为语音特征时,由于它不符合人耳的听觉特性,将会降低说话人识别系统的识别性能。
  • 【期刊】 基于减少阶数的Mel频谱倒谱系数改进

    刊名:中国科技信息 作者:于震 ; 王朝立 ; 刘伶俐 关键词:MFCC ; 语音识别 机构:上海理工大学光电信息与计算机工程学院 ; 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 年份:2013
    摘要:本文通过实验对比,在语音识别的特征参数方面进行了有效的改进,创新内容是改善Mel频谱倒谱系数(MFCC),将12阶Mel频谱倒谱系数减为11阶,通过实验证明,改进后的参数有效提高了实验的识别率。实验主要采用删减特征分量的方法研究MFCC各阶参数对非特定人特定语音识别的贡献,并通过大量重复性实验得出验证,不同的参数选择对语音识别确实有不同的贡献,而且针对不同的语本模型,贡献也不同。
  • 【期刊】 说话人识别中的Mel特征频率倒谱系数

    刊名:西北大学学报(自然科学版) 作者:曹辉 ; 徐晨 ; 赵晓 ; 吴胜举 关键词:说话人识别 ; 语音特征参数 ; 梅尔频率倒谱系数 ; 支持向量机 ; 平均影响值 年份:2013
    摘要:目的研究语音特征梅尔频率倒谱系数(MFCC)的选取对说话人识别系统性能的影响。方法采用基于平均影响值(MIV)的支持向量机(SVM)方法研究了说话人识别中的梅尔频率倒谱系数各维倒谱分量对于识别分类的贡献度。结果选择具有代表性的特征向量进行说话人分类识别,能得到维数更低、识别率更高的特征参数。结论通过MIV值可判断各维特征参数分量的重要性,选取权重值高的MFCC特征参数来提高系统识别率和缩短系统运行时间。
  • 【期刊】 基于Mel频率倒谱系数的心音识别技术研究

    刊名:生物医学工程学杂志 作者:陈玮 ; 赵屹华 ; 雷声 ; 赵子恺 ; 潘敏 关键词:生物识别 ; 心音 ; 小波去噪 ; Mel频率倒谱系数 ; 主成分分析 机构:浙江大学生仪学院生物传感器国家专业实验室 ; 浙江大学生仪学院生物传感器国家专业实验室 年份:2012
    摘要:心音是人体心脏搏动产生的具有个体特征的生理参数。实验利用小波变换实现对心音信号的去噪处理,选择Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征参量,并经过主成分分析(PCA)降维处理后用于个体分类识别中。旨在对心音作为生物识别特征参数可行性和识别方法做一个初步研究。实验结果显示,在选定的实验条件下,系统可以达到90%以上的识别率。可以为心音识别技术的进一步研究提供参考。
  • 【期刊】 Mel频率倒谱系数的提取与改进

    刊名:科技信息(科学教研) 作者:董建彬 ; 马艳玲 关键词:MFCC ; 提取 ; 改进 机构:石家庄经济学院信息工程学院 ; 石家庄经济学院信息工程学院 ; 石家庄经济学院信息工程学院 年份:2008
    摘要:Mel频率倒谱系数在语音识别中是常用的特征参数之一。本文对Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)的提取过程进行了详细分析,找出其两个主要的缺点。并使用线性预测倒谱系数(Linear Prediction Cepstrum Coefficient,LPCC)和小波变换分别对其两个不同的缺点进行了改进。
  • 【期刊】 一种具有鲁棒特性的Mel频率倒谱系数

    刊名:金陵科技学院学报 作者:吴华玉 ; 曾毓敏 ; 李平 关键词:说话人识别 ; Mel频率倒谱系数 ; 语音增强 ; wiener滤波 机构:南京师范大学物理科学与技术学院 ; 南京师范大学物理科学与技术学院 ; 南京师范大学物理科学与技术学院 ; 南京师范大学物理科学与技术学院 ; 昆山登云科技职业学院信息技术系 年份:2008
    摘要:通过研究在低能量段用幂函数代替自然对数函数对Mel滤波器组的输出进行处理,从而得到一种改进Mel频率倒谱系数(PL-MFCC)。实验表明,这种参数能够提高含噪语音的说话人识别率。如果含噪语音通过wiener滤波增强算法消噪后,再用PL-MFCC来提取特征参数,能够进一步提高在噪声环境下说话人的识别率。
  • 【期刊】 基于Mel频率倒谱系数的DSP语音识别系统

    刊名:通信技术 作者:郭秋敏 ; 刘晓文 ; 徐博 关键词:语音识别 ; MEL频率倒谱系数 ; 动态时间规整 ; TMS320VC549 机构:中国矿业大学信息与电气工程学院 ; 中国矿业大学信息与电气工程学院 ; 中国矿业大学信息与电气工程学院 ; 中国矿业大学信息与电气工程学院 年份:2007
    摘要:以Mel频率倒谱系数(MFCC)作为语音识别的特征参数,采用动态时间规整(DTW)识别算法,实现以数字信号处理器TMS320VC549为内核的语音识别。采用24阶MFCC作为特征量。软件系统直接对数字信号处理器进行编程,采用Mel频率倒谱系数定点算法计算特征参数,用动态时间规整算法搜索匹配路径。硬件系统采用单片机AT89C51实现与TMS320VC549的通信,在有信道噪声和频谱失真的情况下,能产生更高的识别精度。
  • 【期刊】 语音信号特征提取中Mel倒谱系MFCC算法的讨论

    刊名:高等函授学报(自然科学版) 作者:李玉鼎 关键词:声音信号 ; 特征提取 ; 算法 ; 改进 机构:济源职业技术学院教务处 ; 济源职业技术学院教务处 年份:2012
    摘要:声纹识别的重点在于将说话人的个性特点从说话人的语音信号中成功提出出来,声波频率不同,人耳对其的听觉灵敏度也有所区别。本文首先介绍了传统特征提取及其计算过程,针对其存在的不足提出相应的完善建议,最后通过实验对改进后的特征提取算法的识别率加以验证。
  • 【期刊】 基于MEL频率倒谱系数技术的音控汽车天窗的研究设计

    刊名:河南机电高等专科学校学报 作者:袁霞 ; 赵向阳 关键词:MEL频率倒谱系数技术 ; 语音控制 ; 汽车天窗 ; 单片机 机构:河南机电高等学校汽车系 ; 河南机电高等学校汽车系 年份:2015
    摘要:基于对语音信号的研究,采用MEL频率倒谱系数对语音信号进行提取,动态规划的思想进行语音信号的匹配,以汽车天窗为控制对象,实现了系统样机的研制。测试结果表明,系统在车内噪音低于70分贝下的平均识别率高达93%。
  • 【期刊】 基于Mel频率倒谱系数和遗传算法的煤矸界面识别研究

    刊名:工矿自动化 作者:何爱香 ; 王平建 ; 魏广芬 ; 张守祥 关键词:MFCC ; 放顶煤开采 ; 煤矸界面识别 ; Mel频率倒谱系数 ; 遗传算法 ; 支持向量机 ; BP神经网络 机构:山东工商学院信息与电子工程学院 ; 山东工商学院信息与电子工程学院 年份:2013
    摘要:针对现有的煤矸界面识别技术采用的γ射线法不适用于顶板不含放射性元素或者放射性元素含量较低的工作面,而雷达探测法探测范围小、信号衰减严重的问题,提出了一种基于Mel频率倒谱系数和遗传算法的煤矸界面识别方法。该方法利用煤矸放落过程中产生的声波信号的特征差异进行煤矸识别,采用Mel频率倒谱系数将去噪后的煤矸声波信号变换到频域进行处理,提取出煤矸声波信号的32维特征参数;采用遗传算法优化处理32维特征参数,得到最优参数组合;采用支持向量机和BP神经网络对最优参数进行识别。实验结果表明,该方法能够准确识别出煤矸下落状态。
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