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Speech_Signal_Processing_and_Classification：前端语音处理旨在从语音发声的短期片段（称为帧）中提取适当的特征。 这是解决采用语音或音频（例如音乐）的任何模式识别问题的前提步骤。 在这里，我们对语音障
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上传时间: 2021-02-03
详细说明：语音信号处理与分类
塞萨洛尼基亚里斯多德大学-格罗宁根大学
我的论文摘要在7至8学期进行。 “通过分析语音信号来解决两类分类问题。”
前端语音处理旨在从语音发声的短期片段（称为帧）中提取适当的特征。 这是解决采用语音或音频（例如音乐）的任何模式识别问题的前提步骤。 在这里，我们对语音障碍分类很感兴趣。 就是说，要开发两类分类器，以区分人的发声麻痹症和健康人的语音。人的语音产生系统的数学模型表明，全极系统功能是有理由的[1-3]。 因此，线性预测系数（LPC）构成了对短期语音频谱的模型建模的首选。 LPC衍生的倒谱系数保证可以区分系统（例如声道）的贡献和激励的贡献。 考虑到人耳的特性，梅尔频率
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