【摘 要】
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提出了一种基于平均路径长度的语音识别算法.采用的识别方法属于小词汇量孤立词语音识别,主要包括端点检测、特征提取和模式识别.首先,在对语音信号预处理的基础上,采用梅尔
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院
【出 处】
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南京信息工程大学学报(自然科学版)
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提出了一种基于平均路径长度的语音识别算法.采用的识别方法属于小词汇量孤立词语音识别,主要包括端点检测、特征提取和模式识别.首先,在对语音信号预处理的基础上,采用梅尔频率倒谱系数（MFCC）为特征参数提取算法,动态时间规整（DTW）作为识别算法;然后,结合基于平均路径长度的模板训练方法,即采用少量样本,通过计算平均路径长度得到参考模板;最后,采用实验室环境下采集的语音信号进行实验.仿真结果表明：改进后的算法与单个样本训练相比,提高了识别率及鲁棒性;同时,相对于矢量量化（VQ）技术,只需较少的训练样本,降低了
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