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針對(duì)梅爾頻率倒譜系數(shù)（MrCC）語(yǔ)音特征不能有效反映連續(xù)幀之間有效信息的問(wèn)題，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)性和緊湊性特征，提岀一種融合神經(jīng)網(wǎng)瓶頸特征與MFCC特征的復(fù)合特征構(gòu)造方法，提高語(yǔ)音的表征能力和建模能力。從語(yǔ)音數(shù)據(jù)中提取MFCC特征作為輸入數(shù)據(jù)，將MFCC特征和BN特征進(jìn)行串接得到新的復(fù)合特征并進(jìn)行GMM-HMM聲學(xué)建模。在 TIMIT?數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與單一的瓶頸特征和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后驗(yàn)特征相比，該方法識(shí)別率明顯提升。
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