1.语音识别与小波分析简介2.小波分析在语音识别中的应用3.前端处理4.特征提取5.最终识别6.实验内容与计划
2.1语音信号的降噪处理过程: 过程: 1.一维信号的小波 分解; 2.小波分解高频系 数的阈值量化; 3.一维小波重构。 特性: 特性 1.高频部分所影响的是小波分 解的第一层细节; 2.低频部分所影响的是小波分 解的最深层和最低频层; 3.高频系数的幅值随着分解层 次的增加而迅速的衰减,且其 方
差也有同样的变化趋势。
1.语音识别与小波分析简介2.小波分析在语音识别中的应用3.前端处理4.特征提取5.最终识别6.实验内容与计划
2.1语音信号的降噪处理过程: 过程: 1.一维信号的小波 分解; 2.小波分解高频系 数的阈值量化; 3.一维小波重构。 特性: 特性 1.高频部分所影响的是小波分 解的第一层细节; 2.低频部分所影响的是小波分 解的最深层和最低频层; 3.高频系数的幅值随着分解层 次的增加而迅速的衰减,且其 方
差也有同样的变化趋势。
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