【摘 要】
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从语音信号中以高效的、稳健的方式抽取相关信息是语音识别的第一步.该文介绍了三种主意特征抽取方法:线性预测编码(LPS)、倒谱(Cepstrum)及Gabor滤波法,并根据实验结果分析
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从语音信号中以高效的、稳健的方式抽取相关信息是语音识别的第一步.该文介绍了三种主意特征抽取方法:线性预测编码(LPS)、倒谱(Cepstrum)及Gabor滤波法,并根据实验结果分析了不同特征抽取方法反映的不同的语音特征.如何判定语音样本的相似性是语音识别的关键问题之一.对于不同的识别系统,样本比较的方法千差万别.该文给出了基于SOM 和统计检验的索引、分段索引以及二重索引的方法.该方法弥补了传统的多维索引方法和基于SOM索引方法的不足,适应语音特征,有效地将语音特征动态索引.观察实验结果可以清 楚地看出,索引方法的查询效率要远远优于顺序查找,基本达到了特征索引的要求.研究人员改造了多媒体数据库引擎eBase3.0以扩展其多媒体功能.新数据库引擎eBase3.1可以处理声音信号,并识别简单的单词.它采用了基于SOM和统计检验的索引、分段索引以及二重索 引的方法获取相似样本集.它的开放性框架使它具有媒体独立性和特征扩充性.这两个特性使eBase3.1具有广泛的适应性.
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