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基于FSS与PLP的噪声鲁棒语音识别被引量：5: 2008年; 提出了一种基于分数阶谱相减(FSS)与感知线性预测(PLP)相结合的噪声鲁棒语音识别方法,记为FSS+PLPC。该方法首先通过FSS在分数阶Fourier域对带噪语音进行降噪处理,然后计算增强语音的均方误差和Itakura距离并进行比较,以获得FSS的近似最优分数阶阶数。最后对根据此阶数得到的增强语音提取感知线性预测倒谱(PLPC)。实验结果表明,FSS+PLPC对于数字语音的识别性能优于传统的谱减法(SS+PLPC)和感知线性预测倒谱(PLPC)法,并且随着信噪比的降低FSS+PLPC表现出较好的噪声鲁棒性。; 王振力白志强朱江; 关键词：语音增强谱减法分数阶FOURIER变换

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朱江