融合CFCC和Teager能量算子倒谱参数的语音识别

作者：史燕燕; 白静^*

来源：计算机科学, 2019, 46(05): 286-289.

• 耳蜗滤波倒谱系数
• Teager能量算子倒谱参数
• 主成分分析
• 语音识别

针对现有表征语音特性的特征提取不完善的问题,提出了一种耳蜗滤波倒谱系数(Cochlear Filter Cepstral Coefficients,CFCC)和Teager能量算子倒谱参数(Teager Energy Operators Cepstral Coefficients,TEOCC)相互融合的方法。该方法将表征人耳听觉特性的CFCC和体现非线性能量特性的TEOCC的融合特征应用到语音识别系统中,并联合主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)对该融合特征进行特征选择和优化,最后通过支持向量机进行语音识别。实验结果表明:该融合特征与单一特征相比具有更佳的语音识别性能,结合PCA后其语音识别的准确率平均提高了3.7%。

• 单位
  太原理工大学