MFCC

作品数：511被引量：1833H指数：19
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基于声音特征的隧道衬砌空洞识别方法研究
《声学技术》2024年第1期135-141,共7页代晓景 暴学志 柴雪松 周城光 阎兆立 
国铁集团科技研究开发计划(K2020G016)。
目前隧道衬砌空洞检测以人工敲击判断为主,检测过程中由于受到检测人员水平、注意力等主观因素影响,检测结果存在较大不确定性,因此有必要研制一种智能化的检测装置实现空洞自动识别。文章开展了衬砌空洞敲击回声智能识别算法研究,通过...
关键词：隧道衬砌空洞 声学信号处理 梅尔倒谱系数(MFCC) 支持向量机(SVM) 
基于鲁棒主成分分析和MFCC反复结构的歌声分离方法被引量：1
《声学技术》2023年第6期794-803,共10页熊天 张天骐 闻斌 吴超 
国家自然科学基金项目(61671095,61702065,61701067,61771085)。
针对单一传统方法对歌声分离不彻底的问题,文章提出了一种基于鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)和梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficients,MFCC)反复结构的两步歌声伴奏分离模型。该模型有效...
关键词：鲁棒主成分分析(RPCA) 梅尔频率倒谱系数(MFCC) 歌声伴奏分离 反复结构 
基于均值特征和改进深度神经网络的说话人识别算法被引量：2
《声学技术》2021年第4期503-507,共5页罗春梅 张风雷 
辽宁省教育厅科学研究项目(LNSJYT201904)。
为提高神经网络在说话人识别应用中的识别性能,提出基于高斯增值矩阵特征和改进深度卷积神经网络的说话人识别算法。算法首先通过最大后验概率提取基于梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)特征的高斯均值矩阵,...
关键词：说话人识别 梅尔频率倒谱系数(MFCC) 深度卷积神经网络 高斯均值矩阵 
基于GMM模型和LPC-MFCC联合特征的声道谱转换研究被引量：9
《声学技术》2020年第4期451-455,共5页曾歆 张雄伟 孙蒙 苗晓孔 姚琨 
国家自然科学基金(61471394);江苏省优秀青年基金(BK20180080)资助项目。
声道谱转换是语音转换中的关键技术。目前,大多数语音转换方法对声道谱的转换都是先提取语音中的某一种声道特征参数,然后对其进行训练转换,进而合成转换语音。由于不同的声道特征参数表征着不同的物理和声学意义,因此这些方法通常忽略...
关键词：语音转换 声道谱转换 高斯混合模型 联合建模 线性预测系数-梅尔频率倒谱系数 
基于提升小波变换的MFCC在目标识别中的应用被引量：9
《声学技术》2014年第4期372-375,共4页石超雄 李钢虎 何会会 赵妮 
水下环境噪声对被动声呐目标的分类识别影响显著,为了提高水声信号识别系统对环境噪声的鲁棒性,采用提升小波变换方法提取MFCC特征,对水下被动声呐目标进行分类和识别。仿真实验表明,与传统MFCC和小波变换的MFCC相比,在信噪比相近的情况...
关键词：提升小波变换 MEL频率倒谱系数 分类识别 
面向普通话辅音检测的区别特征参数测量被引量：2
《声学技术》2010年第3期297-305,共9页冯晓亮 孟子厚 
以建立基于特征参数的解析化的普通话辅音发音检测方法为应用目的。根据普通话辅音按发音方式和发音部位分类的特点并结合区别特征理论的二元对立思想,首先提取分析了普通话21个辅音的美尔倒谱系数MFCC和美尔滤波器能量这两类特征,并进...
关键词：普通话 辅音 区别特征参数 语音检测 MFCC 
基于卷积盲源分离的噪声鲁棒性语音识别的研究被引量：3
《声学技术》2009年第3期276-279,共4页王振力 刘志华 白志强 
江苏省博士后科研基金资助项目(0701008C);中国博士后科学基金(20070420561)
研究了一种基于卷积盲分离算法与MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)特征相结合的噪声鲁棒语音识别方法。该方法在预处理阶段,首先计算预白化观测数据的多阶自相关协方差矩阵,以获得多时延处理的二阶解相关统计信息。然后利用得...
关键词：噪声鲁棒语音识别 盲信号分离 MFCC 解相关 
隐马尔可夫模型在舰船噪声目标识别中的应用被引量：2
《声学技术》2008年第2期187-191,共5页戴卫国 张宝华 程玉胜 
将Mel频率倒谱作为特征参数,实现了基于连续型隐马尔可夫模型的舰船辐射噪声目标识别。对五艘不同类别舰船的辐射噪声建立模型,并进行了识别实验。模型的状态数和高斯混合数分别确定为1和3,五艘舰船的平均识别率达到91.6%。利用两艘不...
关键词：舰船辐射噪声 训练 识别 隐马尔可夫模型 MFCC 
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