02 语音特征的提取2

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9.IDFT

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10.MFCCs

在以HMM为基础的ASR中作为声学模型特征广泛使用

与频谱特征相比,相关性小,更易建模

用12维的特征描述一个25ms的数据帧,是非常紧凑的表示

对于标准的基于HMM的系统,MFCCs比滤波器组或频谱图特征产生更好的ASR性能

对噪声不鲁棒

 

?11.关于PLP特征

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12.动态特征

算差分

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?13.特征变换

正交变换:

DCT、PCA

最大化类间可分性:

LDA/Fisher‘s  Linear Discriminant、HLDA(异方差性LDA)

 

14.特征归一化

CMN:倒谱均值归一化

CVN:倒谱方差归一化

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实时归一化:计算移动平均线

 

说明:

加?表示:

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以上是关于02 语音特征的提取2的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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