語音特征值提取方法的研究.pdf

1、語音信號特征提取在語音信號處理中具有舉足輕重的地位。語音信號具有很強的時變特性，只有在較短的時間間隔中語音信號的特征可看作基本保持不變，這是語音信號處理的一個重要出發(fā)點。本文在熟悉已有的短時時域特征提取方法的基礎(chǔ)上，并進(jìn)行分析行總結(jié)，結(jié)合實驗分析這些短時時域特征參數(shù)所包含的語音信息，找到了它們在端點檢測和基音周期檢測中的應(yīng)用的優(yōu)缺點以及內(nèi)在聯(lián)系和適用條件。另外，本文還對語音短時頻域特征、倒頻域特征以及線性預(yù)測分析了進(jìn)行了深入研究。

2、 端點檢測不但是有效提取語音特征參數(shù)的前提和保證，而且是語音有關(guān)特征參數(shù)的重要應(yīng)用。在深入研究短時能量和短時過零特征的基礎(chǔ)上，提出了一種基于語音相對自相關(guān)序列短時平均幅度端點檢測法，收到很好效果。另外，提出了不變門限三次搜索連續(xù)詞端點檢測法，有效解決了連續(xù)詞端點檢測由于信號幅度變化很大而帶來的門限設(shè)置等問題。 語音識別擁有可觀的應(yīng)用前景，同時也具有很高的理論研究價值，本文對語音識別中用到的三種特征參數(shù)LPCC、MFCC和RAS