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线性预测残差
语音处理学习笔记

[论文笔记]Investigation on LP-residual representations for speaker identification

Investigation on LP-residual representations for speaker identification M. Chetouani, M.Faundez-Zanuy, B.Gas, J.L.Zarader 摘要     特征提取是语音识别系统的必要和重要的步骤。在本文中,我们提出了通过利用诸如梅尔频率倒谱编码(MFCC)、线性预测倒谱编码(LPCC)的常规帖子和非常规特征来改进这些系统。该方法利用线性预测残差信号中存在的信息,特征从残差中提取,然后…

2020年1月31日 1条评论 2151点热度 0人点赞 yszhang 阅读全文
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最近评论
davidcheung 发布于 12 个月前(02月09日) The problem has been fixed. May I ask if you can s...
tk88 发布于 12 个月前(02月07日) Hmm is anyone else having problems with the pictur...
cuicui 发布于 1 年前(10月20日) :wink:
niming 发布于 1 年前(09月19日) 同级校友,能刷到太巧了
davidcheung 发布于 2 年前(08月16日) 我得找一下我之前整理的word文档看一下,如果找到了我就更新一下这篇文章。
Nolan 发布于 3 年前(07月25日) 您的笔记非常有帮助。贴图不显示了,可以更新一下吗?
davidcheung 发布于 4 年前(06月19日) 到没有看webrtc的代码。现在主要在看我们公司的代码了。。。只是偶尔看一看webrtc的东西。。。
aobai 发布于 4 年前(03月13日) gain_change_hangover_ 应该是每三个block 只能够调整一次,这样保证每帧...
匿名 发布于 5 年前(12月30日) 烫
小奥 发布于 5 年前(12月12日) webRTC里面的NS本身我记得就是在C++里面呀

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