作者:赵利博; 刘奇; 付方玲; 何凌 期刊:《计算机科学》 2018年第04期
为实现对腭裂高鼻音等级的自动识别,通过对语音信号小波处理和特征提取方法的综合研究,提出基于小波分解系数倒谱特征的腭裂高鼻音等级自动识别算法。目前,研究人员对腭裂语音的研究多基于MFCC、Teager能量、香农能量等特征,识别正确率偏低,且计算量过大。文中对4种等级腭裂高鼻音的1789个元音\a\语音数据提取小波分解系数倒谱特征参数,使用KNN分类器对4种不同等级的高鼻音进行自动识别,将识别结果与MFCC、LPCC、基音周期、共振峰...
影响因子:1.87
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