1)  cepstral coefficient
倒谱参数
1.
In this paper,a nonlinear weighting method is proposed for selecting the cepstral coefficient in an effort to improve the system robustness to noise.
当对含噪语音进行说话人辨认时,系统的识别性能会明显变差,本文提出采用对倒谱参数非线性加权的方法,改善系统的噪声鲁棒性。
2)  Mel-frequency cepstral coefficients
Mel倒谱参数
1.
This article improves the algorithm of Mel-frequency cepstral coefficients in speaker recognition technology based on frequency character of speech signal.
基于语音信号的频谱特性,本文对说话人识别技术中Mel倒谱参数做了改进,并通过Microsoft Visual C++6。
2.
An audio retrieval theory using Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) and the Earth Mover s Distance (EMD) is presented.
介绍了一种基于Mel倒谱参数和EarthMover'sDistance(EMD)度量的音频检索方法,它利用了人耳的感知特性,并结合特征分布之间的距离度量EMD,获得了良好的性能,具有广阔的发展前景。
3)  Linear prediction coding cepstrum
LPC倒谱参数
4)  MFCC
美尔倒谱参数
5)  Mel-cepstrum
梅尔倒谱参数
1.
An algorithm that extracts the Mel-cepstrum using variable frame length during voiced speech is proposed.
提出一种在浊音部分不固定帧长的梅尔倒谱参数(Mel-cepstrum)提取的方法。
6)  Mel frequency cepstral coefficient (MFCC)
Mel频标倒谱参数
参考词条
补充资料:参数谱估计量


参数谱估计量
spectral estimator, parametric

  参数谱估计量[印ectrai es七n.tor,稗r~tric;eneKTpa-肠n朋0”eHKan叩aMeTP“,ecKa,」 一个平稳随机过程(statfonary stochastic Process)的谱密度〔spectml density)f(劝对应于f(只)的某一确定参数模型(即在此假设下,函数f(劝属于一由有限个参数描述的谱密度的特定族)时的估计量.在求参数谱估计量时,观测数据仅用来计算模型的未知参数.于是估计谱密度的问题就化为估计这些参数的统计问题.实际中应用最广的参数谱估计量是最大嫡谱估计量(一一entropys详ctral estimator),它相应于假定函数【f(劝〕一’是一固定阶数的三角多项式的平方.应用问题中常见的更一般的参数谱估计类是混合自回归滑动平均过程(献ed autoregressivemo-访ng一average Process)模型,即假定f(劝是两个固定阶数的三角多项式的平方之商(见【1]一【3」).
  
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。