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融合神经网瓶颈特征与MFCC特征的符合特征构造方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.99 MB | 2021-03-17

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　　针对梅尔频率倒谱系数（MrCC）语音特征不能有效反映连续帧之间有效信息的问题，基于深度神经网络相关性和紧凑性特征，提岀一种融合神经网瓶颈特征与MFCC特征的复合特征构造方法，提高语音的表征能力和建模能力。从语音数据中提取MFCC特征作为输入数据，将MFCC特征和BN特征进行串接得到新的复合特征并进行GMM-HMM声学建模。在 TIMITˆ数据库上的实验结果表明，与单一的瓶颈特征和深度神经网络后验特征相比，该方法识别率明显提升。

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