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期刊论文：语音识别和说话人识别中各倒谱分量的相对重要性

资料介绍
摘　要　采用增减特征分量的方法研究了MFCC 各维倒谱分量对说话人识别和语音识别的贡献。使用DTW测度,在标准英文数字语音库上的实验表明,最有用的语音信息包含在MFCC 分量C1 到C12之间,最有用的说话人信息包含在MFCC 分量C2 到C16之间。MFCC 分量C0 和C1 包含有负作用的说话人信息,将其作为特征会引起识别率的降低。低阶MFCC 分量较高阶分量更容易受加性
噪声和卷积噪声干扰。
标签：论文，音频语音
期刊论文：语音识别和说话人识别中各倒谱分量的相对重要性
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