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基于耳蜗基底膜特性的语音特征提取方法及在智能轮椅上的应用 被引量:2
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作者 罗元 陈君 +1 位作者 张毅 童开国 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第10期3765-3768,共4页
从人耳听觉特性出发,对能模拟耳蜗基底膜滤波特性的伽马通滤波器组进行了研究、修正,并以修正的滤波器组为基础,提出了一种基于耳蜗基底膜特性的GT-ERBCC(equivalent rectangular bandwidth cepstrum coeffi-cient based on GammaTone f... 从人耳听觉特性出发,对能模拟耳蜗基底膜滤波特性的伽马通滤波器组进行了研究、修正,并以修正的滤波器组为基础,提出了一种基于耳蜗基底膜特性的GT-ERBCC(equivalent rectangular bandwidth cepstrum coeffi-cient based on GammaTone filters)语音特征提取方法。该方法能准确地表征出语音信号的特征,降低语音识别系统的难度,并将该方法应用于智能轮椅人机交互实验中。结果表明,基于耳蜗基底膜特性的特征提取方法能有效提高语音识别系统的识别率。 展开更多
关键词 伽马通 耳蜗基底膜特性 特征提取 智能轮椅 语音识别
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