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李玲俐;
广东司法警官职业学院信息管理系;
广东广州510520;
Mel频率倒谱系数; 支持向量机; 语音识别; 特征提取;
机译:基于PWP阈值和MFCC的实时语音识别使用SVM
机译:事实证明,MFCC,LPCC,共振峰和音调是使用神经网络和SVM诊断语音障碍的最佳功能
机译:基于生成原始语音数据集的MFCCS的直方图提取新功能
机译:使用基于小波的MFCCS的音素独立的病理语音检测,GMM-SVM混合分类器
机译:设计一种用于车载系统的可靠语音识别方法。
机译:基于自适应变异PSO-SVM的细胞群识别方法
机译:基于PWP阈值和MFCC使用SVM实时语音识别
机译:直接分析语音波的计算机语音识别方法
机译:MFCC语音识别方法,存储介质,电子设备和系统
机译:基于区分权重训练的SVM应用SVM提高3GPP2编解码器语音/音乐分类性能的方法
机译:基于串行FFT的低功耗MFCC语音语音特性提取电路
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