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在关键词识别中常提取的是具有表征人类听觉特性的Mel频率倒谱系数(MFCC),该特征参数在无噪声环境下能够表现出较好的识别性能,但是在实际模型训练、识别过程中往往都掺杂噪声使系统的识别性能下降,该方法对所有频率段信息进行同等处理,不能突出重要信息,为了改善以上缺点,提出了一种基于经验模态分解(EMD)改进的MFCC特征参数(EMDMFCC)提取方法.实验结果表明:在有无噪声条件下,利用EMDMFCC参数比MFCC参数进行关键词识别具有更优越的性能,特别是在噪声条件下,识别率有很大提高.