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AI智能语音识别算法中篇

来源:语言识别 时间:2024/12/4
特征提取时域上为一帧信号,通常为20~50ms-微观上足够长:至少包含2~3个周期-宏观上足够短:在一个音素之内傅里叶变换之后频谱具有精细结构和包络-精细结构反映音高,用处较小-包络反映音色,是主要信息傅里叶变换FFT之后语谱图MFCC序列得到了Melfrequencycepstralcoefficients中文为梅尔倒谱系数。首先用FFT将时域信号转化成频域,之后对其对数能量谱用依照Mel刻度分布的三角滤波器组进行卷积,最后对各个滤波器的输出构成的向量进行离散余弦变换DCT,取前N个系数。PLP仍用德宾法去计算LPC参数,但在计算自相关参数时用的也是对听觉激励的对数能量谱进行DCT的方法。MFCC序列是最常用的特征,主要描述频谱包络。-优点:排除基频,符合听觉,维度低-缺点:视野小、受噪声、回声、滤波影响严重MFCC序列改进方法:-加入一阶、二阶差分-以及加入归一化

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