一种基于小波包的语音信号特征提取方法研究

介绍了人耳听觉模型,详细分析了基底膜振动模型、内毛细胞模型和耳蜗核数学模型,并给出了听觉谱特征向量提取过程。在此基础上,提出了基于人耳听觉模型的煤矿顶板敲击声音信号特征提取方法。分别利用人耳听觉模型和

针对传统软、硬阈值函数去噪方法增强的语音存在失真的问题,提出一种新阈值函数的小波包语音增强算法,同时给出了新阈值函数和新的Bark尺度小波包分解结构。新阈值函数在小波包系数绝对值大于给定阈值的区间内,

本文意在讲解语音识别的方法，主要包括语音特征提取（Mel频率倒谱系数的提取），softmax分类器进行四分类，数据库为京剧。

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语音识别特征提取算法的研究及实现，硕士毕业论文，水平高，欢迎下载啊

对观测信号进行小波包分析，从而提取故障信息，建立能够表征系统特征的状态向量，用模式识别的方法对系统进行故障检测与定位，实现系统的故障诊断。

针对话务量的特点，提出了一种基于核主元分析的非线性的特征提取方法，该方法采用KPCA方法提取的非线性特征反映了原始输入输出数据之间的复杂关系，精简了网络输入数据阵的维数。通过仿真结果比较表明，基于KP

特征提取是文本抄袭检测的重要环节，文本特征的数量和质量严重影响文本抄袭检测的准确率。针对现有方法的不足，提出一种基于依存句法的文本抄袭检测算法。该算法在依存句法分析的基础上，通过分析句子中词语间的关系

为解决多重分形维数不能够很好地反映图像强度信息和对图像尺度有强依赖的问题，在研究q阶广义维数D（q）基础上，提出两种改进方法。通过分析影响生长概率的因子，提出一种结合强度信息的加权子数计算方法，提出一

在对时间序列经过符号化处理获得两类字符串集合的基础上，提出了一种非同步时间序列特征模式提取算法，该算法的核心是利用约简方法快速找到一个能充分区分两类字符串集合的模式，从而可以发现所有包含此模式的时间序