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      電子發燒友網>電子資料下載>機器人>融合神經網瓶頸特征與MFCC特征的符合特征構造方法

      融合神經網瓶頸特征與MFCC特征的符合特征構造方法

      2021-03-17 | pdf | 1.99 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對梅爾頻率倒譜系數（MrCC）語音特征不能有效反映連續幀之間有效信息的問題，基于深度神經網絡相關性和緊湊性特征，提岀一種融合神經網瓶頸特征與MFCC特征的復合特征構造方法，提高語音的表征能力和建模能力。從語音數據中提取MFCC特征作為輸入數據，將MFCC特征和BN特征進行串接得到新的復合特征并進行GMM-HMM聲學建模。在 TIMIT?數據庫上的實驗結果表明，與單一的瓶頸特征和深度神經網絡后驗特征相比，該方法識別率明顯提升。

      神經網絡 信息 模型
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