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基于MFCC和LSP混合的语音特征参数的技术研究(1)

[计算机系毕业论文] 摘要本文提出了一种基于MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）和LSP(Line Spectrum Pair)的混合语音特征参数，有效地弥补了单纯使用MFCC的不足，实验中利用加权的欧几里德距离计算特征矢量的失真距离，结果表明新的特征矢量能够很好的表征语音信号的特征信息，能有效降低系统的误识率。关键字特征提取; MFCC; LSP; 欧几里德距离 1 引言随着教学制度的深入改革，在英语教学中，人们越来越注重“听”“说”这一类的实际交流能力，口语测试环节已经得到越来越多教育专家的关注，我们清醒地认识到，说的能力实际上也包括了对于听和读的能力训练。在现代计算机多媒体技术与网络技术飞速发展的前提下，很多英语教学系统的设置已经越来越科学化人性化，利用计算机辅助设计，评估英语发音者口语发声质量已经成为教学中的重要一环。除了应用于教育背景之下，目前也有一些跨国公司，在招聘员工面试时采用了一种名为PhonePass™ SET的机制，就是通过一部电话机，在短短几分钟内，由机器对面试者的外语口语进行一次综合测评。由此可见，口语测评已成为实用外语中一项不可缺少的工作。口语测试的评分一般分为两种：一种是自动评分，一种为专家评分。目前我们进行的大量研究工作都是针对前一种的，希望尽可能脱离人的主观因素对口语测试者的发音客观评分，评分的客观性表现在给出的分数只由被测者个人的表现决定，不会受到评分专家对于测试者的个人印象，特定环境下单个被测群体的平均水平限制，以及发音的个体性差异等因素影响。这就对我们的计算机辅助设计提出了很高的要求。我们主要用到的技术是语音识别和统计模型的相关理论，通过提取被测者语音信号的特征参数，计算机对其经过一系列数字信号处理，从而在统计模型中对它进行分析测评。因此，提取特……

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投稿人：7uy

最后编辑：fibg

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