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提出了一种基于独立分量分析(ICA)的语音信号鲁棒特征提取算法,用以解决在卷积噪声环境下语音信号的训练与识别特征不匹配的问题。该算法通过短时傅里叶变换将带噪语音信号从时域转换到频域后,采用复值ICA方法从带噪语音的短时谱中分离出语音信号的短时谱,然后根据所得到的语音信号短时谱计算美尔倒谱系数(MFCC)及其一阶差分作为特征参数。在仿真与真实环境下汉语数字语音识别实验中,所提算法相比较传统的MFCC其识别正确率分别提升了34.8%和32.6%。实验结果表明基于ICA方法的语音特征在卷积噪声环境下具有良好的鲁棒性。 相似文献
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TEA法测定NO2的反应机理研究 总被引:4,自引:0,他引:4
应用FABMS、NMR、IR、HPLC和紫外吸收光谱研究了室温下三乙醇胺与较高浓度NO2(2.48%)的反应情况,证明反应产物为三乙醇胺硝酸盐和三乙醇胺亚硝酸盐,提出了可能的反应机理,为TEA法监测空气中NO2的浓度提供了依据. 相似文献