...了一种改进的基于动态时间规整算法（DTW）的特定人语音识别系统.在对参数提取方法进行详细对比之后,提取美尔频率倒谱系数（MFCC）作为本系统的语音识别参数,有效的解决了人耳响应不同信号灵敏度不同的问题.
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...美尔频率倒谱系数；动态时间规整 [gap=1126]Keywords: speech recognition; digital signal processing; Mel-frequency cepstral coefficients; dynamic time warping ...
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汉语孤立词语音识别的研究与实现 near prediction cepstrum coefficient,lpcc) 2.4.3美尔频率倒谱系数(mel frequency cepstrum coefficient,mfcc) 2.4.4动态差分参数 2.5语音识别的训练方法 2.5.1偶然性训练法 2.5.
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The method for compensating Mel-Frequency cepstrum coefficients is based on Algonquin framework. This method fuses energy feature using Bayesian net theory, then, in 10dB SNR white noise environment, the speech recognition system accuracy is improved by 2.24% whencompared with Algonquin.
本文在对美尔频率倒谱系数特征的补偿中以Algonquin框架为基础，通过贝叶斯网络融合能量参数后对美尔频率倒谱系数进行估计，使得系统在信噪比10dB的白噪声环境下识别正确率在Algonquin框架的基础上提高了2.24％。
参考来源 - 贝叶斯网络在语音鲁棒性识别中的应用·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
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