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一种鲁棒的基于小波变换的语音参数提取算法吴 翔 唐焕华 刘锦高


  收稿日期:2007-12-07;修回日期:2008-03-10

  基金项目:上海市2007年科技攻关重点项目(075115002);华东师范大学优秀博士研究生配阳基金

  作者简介:吴翔(1982-),男,博士,主要研究方向为信号处理(52061202003@ecnu.cn);唐焕华(1984-),女,江苏苏州人,硕士,主要研究方向为数字信号处理;刘锦高(1948-),男,教授,博导,主要研究方向为高频地波雷达海洋遥感、光纤通信、移动通信*

  (华东师范大学 电子科学与技术系,上海 200241)

  摘 要:提出了一种基于小波变换的新型语音参数提取算法,提高语音识别系统对环境噪声的鲁棒性。由于引入了多分辨率小波分析技术,识别既在高频提供高的频率分辨又在低频提供高的时间分辨率。这样,提出的改进算法在语音词汇的识别更准确的同时,还大大简化了计算。将该算法和传统提取MFCC系数的算法进行了比较,实验结果表明,利用小波计算语音特征具有更优的性能。

  关键词:语音识别;离散小波变换;汉明窗;动态时间弯折算法

  中图分类号:TP391

  文献标志码:A

  文章编号:1001-3695(2008)10-2984-03

  Robust algorithm for speech feature extraction based on wavelet transform

  WU Xiang, TANG Huan-hua, LIU Jin-gao

  (Dept. of Electronic Science & Technology, East China Normal University, Shanghai 200241, China)

  Abstract:This paper proposed a novel approach for speech feature extraction, which promoted the robustness of speech recog-nition to noise. Wavelet transform was adopted to get both highest temporal resolution and frequency resolution in different position. So the algorithm not only yield accurate measurements, but also exhibit a low computational cost. The experiment compared traditional MFCC algorithm and this method, results demonstrate that the proposed algorithm is robust and efficient for applications in speech recognition.

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