基于小波Mel倒谱系数的抗噪语音识别  

A Noise-robust Speech Recognition Based on Wavelet MFCC

作　　者：张小玫[1] 张雪英[1] 梁五洲[1] 

机构地区：[1]太原理工大学信息工程学院,太原030024

出　　处：《中国电子科学研究院学报》2008年第2期187-189,198,共4页Journal of China Academy of Electronics and Information Technology

基　　金：国家自然科学基金(60472094);山西省自然科学基金(20051039)

摘　　要：将小波变换的多分辨率特性用于改进Mel频率倒谱系数MFCC的前端处理中,给出了一种新的语音特征参数——小波MFCC。其特点在于采用小波变换、分层FFT和频率合成代替原来MFCC中的FFT部分,使频谱分辨率提高了一倍。试验证明,小波MFCC特征参数在噪声环境和较大词汇量情况下,其抗噪性和识别率均优于MFCC特征参数的结果。The multi-resolution characteristic of wavelet is used to improve the front-end processing of MFCC. So, a new feature parameter wavelet-MFCC is presented in this paper. It uses wavelet transform, multi-degree FFT and frequency synthesis to replace original FFT of MFCC, and increases spectrum resolution by 2. The experiments demonstrate that robustness and recognition rate of wavelet-MFCC feature are better than one of MFCCs in noise environment and large vocabulary.

关 键 词：小波分析 语音识别 MFCC 

分 类 号：TN912.35[电子电信—通信与信息系统]