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资源说明：通过窄带信道将语音信号传输到远端的识别系统,从而实现远距离的人机对话,具有重要的现
实意义。在2.4kbps的速率下,语音编码算法依然可以合成出可懂度非常高的语音,但是这样的语音信号
与原始语音相比还是有巨大的损失。低速率语音编码算法对于语音识别产生的影响是巨大的,因此必须
想办法减轻这种损失对于识别的损害。在此选择了三种不同的低速率语音编码器,分别使用LPC(Linear
Predictive Coding,线性预测)算法、MELP(Mixed Excitation Linear Prediction,混合激励线性预测)算法和IMBE
(ImprovedMultiband Excitation,增强多带激励)算法,都在2.4kbps的速率下工作,将其对语音识别系统的影
响进行了比较。对于特定人连续语音识别系统和非特定人连接词识别系统,在使用不同的特征矢量时,
不同编码器产生的识别效果有比较大的差异。实验结果表明,语音编码器和语音识别系统的结构有很重
要的联系,尽量采用相近的结构有助于获得良好的识别结果。另外,改变提取语音识别特征参数的方式
也会有利于提高语音识别系统的性能。
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