[发明专利]一种基于多尺度递归量化分析的语音识别方法及系统在审
| 申请号： | 202210481126.X | 申请日： | 2022-05-05 |
| 公开（公告）号： | CN114999459A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 张晓俊;朱欣程;赵登煌;陶智 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G10L15/02 | 分类号： | G10L15/02;G10L15/06;G10L25/18;G10L25/24;G10L25/36 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 张荣 |
| 地址： | 215000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度递归量化分析的语音识别方法及系统，所述方法包括以下步骤：提取语音信号的声门波信号；利用Gammatone滤波器对声门波信号多频带划分，得到若干个频率通道的声门波信号；通过时间延迟和嵌入维数重建各频率通道的声门波信号的多尺度相空间，并根据相空间中两两相点之间的距离构建递归图；根据递归图量化声门波信号在各频率通道中的非线性动态递归特性，得到各频率通道的声门波信号的若干特征参数；将语音信号分为训练集与测试集，利用训练集的特征参数训练识别模型；利用训练好的识别模型对测试集的特征参数进行预测分类。本发明能够准确量化语音信号中的非线性特征，提高语音识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 递归 量化 分析 语音 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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