基于EMD的MFCC语音信号特征提取算法研究
在语音识别系统中,选取合适的特征参数对后续的识别起着非常关键的作用.目前较为常用的是基于Mel的倒谱参数,但是算法中使用的短时处理技术不能很好地处理语音这种非线性信号.因此,本文采用一种基于EMD的MFCC特征提取算法,首先利用经验模态分解,将语音信号分解为若干个固有模态分量,然后分别对这些分量进行FFT处理,得到更细致的信号划分.最后,将得到的MFCC序列与MFCC的一阶差分和短时能量特征混合,用于接下来的实验中.实验数据表明,在不同的测试环境下,该算法对比于传统MFCC识别率明显提高.
2019-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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