噪声环境下的语音识别性能研究
在变强噪音的情况下,语音识别的正确率会迅速下降;当噪声较强并且强度不断发生变化的时候,端点检测是一个难题;提出了两种方法保证噪声较强而且强度不断发生改变情况下的语音识别率:基于LPC距离的端点检测算法...
在变强噪音的情况下,语音识别的正确率会迅速下降;当噪声较强并且强度不断发生变化的时候,端点检测是一个难题;提出了两种方法保证噪声较强而且强度不断发生改变情况下的语音识别率:基于LPC距离的端点检测算法...
在变强噪音的情况下,语音识别的正确率会迅速下降;当噪声较强并且强度不断发生变化的时候,端点检测是一个难题;提出了两种方法保证噪声较强而且强度不断发生改变情况下的语音识别率:基于LPC距离的端点检测算法...
基于核的学习方法SVM(Support Vector Machine)有很好的分类识别性能,这是在SVM的基础上改进的一个更好的SKM(Support Kernel Machine)Package....
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