[发明专利]一种基于Fisher准则以提高语音识别率的混合特征组合算法

摘要

本发明涉及一种基于Fisher准则以提高语音识别率的混合特征组合算法，属于音频信号处理技术领域。本发明首先对语音信号进行预处理，再对预处理后的语音信号提取特征参数，然后，计算MFCC、IMFCC、MidMFCC、LPC、LPCC和LPMFCC参数中各维分量的Fisher比。把特征参数分别进行组合，然后与TEOCC参数组合成混合特征参数，混合特征参数的维数为25维，TEOCC参数取一维，其余组成混合特征的每一种参数维数相同。针对不同的混合特征组合，选取各特征所需维数的Fisher比值高的分量。最后，利用录制好的WAV文件进行语音识别实验，选出识别率最高的混合特征参数组合。

主权项

一种基于Fisher准则以提高语音识别率的混合特征组合算法，其特征在于具体步骤为：(1)预处理：预处理过程分为三个步骤：预加重处理、分帧处理、加窗函数；(2)特征提取：分别提取表征语音信息的特征参数：MFCC、IMFCC、MidMFCC、LPC、LPCC、LPMFCC和TEOCC；(3)特征组合：把不同的特征参数分别进行组合成新的混合特征参数；(4)计算Fisher比：除了TEOCC参数，剩余的六种特征参数，每一种均计算24维分量的Fisher比；(5)选取特征分量：计算每一种特征参数的Fisher比，选出在每一种混合特征中，每一种特征所需维数的Fisher比高的分量；(6)计算识别率：进行语音识别实验，利用高斯混合模型，分别在不同的噪声环境下进行语音识别率的计算；(7)获取最佳特征组合：在不同的噪声环境下，同一组混合特征计算的语音识别率可能不同，所以选出在不同噪声环境下，语音识别率最高的特征组合，即选出在不同噪声环境下孤立字语音识别率最高的组合为最佳混合特征组合。