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语音识别技术在汽车领域有着广泛的应用。但通常车内环境存在着噪音，且车载系统运算能力有限。要保证较高识别率，减少识别时的计算量，需要针对噪音环境的特点提取鲁棒特征并压缩语音模板。本文选择高信噪比的频带进行语音模板的训练，通过聚类的方法压缩模板的长度，并用实验验证了所提出的语音特征鲁棒性。
车内环境下基于高信噪比频带的语音特征提取方法
【摘 要】
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语音识别技术在汽车领域有着广泛的应用。但通常车内环境存在着噪音，且车载系统运算能力有限。要保证较高识别率，减少识别时的计算量，需要针对噪音环境的特点提取鲁棒特征并压缩
【机 构】
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南京航空航天大学民航学院
【出 处】
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计算机光盘软件与应用
【发表日期】
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2014年2期
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