一种改进的LPCC参数提取方法
为了提高语音信号的识别率，提出了一种改进的LPCC参数提取方法。该方法先对语音信号进行预加重、分帧加窗处理，然后进行小波分解，在此基础上提取LPCC参数，从而构成新向量作为每帧信号的特征参数。最后采用高斯混合模型（GMM）进行说话人语音识别，实验表明新特征参数取得了较好的识别率。 ...
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参数提取技术是电子设计自动化（EDA）中的关键环节，专注于从测量数据中精确获取电路元件或系统模型的参数。广泛应用于半导体器件建模、射频与微波工程及信号处理等领域，对于提高仿真精度和优化电路性能至关重要。掌握这一技能不仅能够帮助工程师更准确地预测产品行为，还能加速研发周期，降低成本。本站提供6412个精选资源，涵盖理论教程、实战案例等，助力您深入理解并灵活运用参数提取方法，提升专业竞争力。
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