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本文介绍了一种基于自适应滤波算法的语音信号增强处理的方法。文中在扼要介绍了目前常用的语音增强方法的基础上,重点介绍了采用LMS算法的自适应语音增强系统。对三种LMS算法(基本LMS算法,符号误差LMS算法及NLMS算法)进行仔细研究,并用Matlab仿真实现,验证比较了三种算法的语音增强效果。
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基于BP神经网络的语音情感识别系统
神经网络是近年来信息科学、脑科学、神经心理学等诸多学科共同关注和研究的热点。由于其具有良好的抽象分类特性,现已应用于语音识别系统的研究和开发,并成为解决识别相关问题的有效工具。文章在讲述语音识别过程的基础上重点讨论利用BP神经网络对语音进行识别,用MATLAB完成对神经网络的训练和测试,并获得满意的结果。
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就目前三种主流的语音识别算法:动态时间规(DTW)、隐马尔科夫模型(HMM)和人工神经网络(ANN)。分析它们的原理、特点及实现过程,对 DTW 的语音识别进行实验,通过对比分析三种算法的特点,结合本文研究的实际情况,选择 DTW 作为研究的重点,提出利用遗传算法对其进行改进。
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