【摘 要】
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针对移动机器人在车间实际工作环境中,由于噪声的影响导致对语音控制命令识别性能差的问题,提出了一种基于伽玛通倒谱系数和Teager能量算子混合特征提取的新算法。该算法用伽
【基金项目】
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国家自然科学基金(51905405);教育部工程科技人才培养研究项目(18JDGC029);陕西省自然科学基础研究计划(2019JQ-855);陕西省教育厅自然科学专项(19JK0375)
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针对移动机器人在车间实际工作环境中,由于噪声的影响导致对语音控制命令识别性能差的问题,提出了一种基于伽玛通倒谱系数和Teager能量算子混合特征提取的新算法。该算法用伽玛通滤波器代替抗噪性比较普通的梅尔滤波器,在提取伽玛通倒谱系数的过程中加入反映语音信号能量的Teager能量算子组成新的特征,并考虑语音信号的动态特性,将其与一阶差分参数融合组成混合特征;应用主成分分析法降维,将得到的混合特征用于移动机器人控制命令的语音识别系统。实验结果表明,在车间噪声以及信噪比为10 dB的环境下,混合特征的识别率较梅尔
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