文档名：基于MFCC的空中交通管制语音指令的特征提取研究
摘要：随着人工智能技术的不断应用,智能安全与智慧民航不断深入发展,通过科技手段提高空中交通飞行安全成为全球民航的共同选择.空中交通管制语音数据作为民航新型生产要素,对语音信号进行深入研究并合理运用,对于提高飞行安全具有重要意义.文章介绍空中交通管制指令的基本要求,详细分析语音信号特征提取的各个环节,通过梅尔频率倒谱系数(MelFrequencyCepstrumCoefficient,MFCC)提取语音信号的特征,再使用高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)进行训练和分类,从而实现语音信号的识别,具有一定的实际运用价值.
作者：王兴林Author：WANGXinglin
作者单位：中国民用航空西南地区空中交通管理局云南分局,云南昆明650000
刊名：电声技术
Journal：AudioEngineering
年，卷(期)：2023, 47(6)
分类号：TN912.34
关键词：语音信号 特征提取 梅尔频率倒谱系数(MFCC) 高斯混合模型(GMM) 模型训练
Keywords：speechsignal featureextraction MelFrequencyCepstrumCoefficient(MFCC) GaussianMixtureModel(GMM) modeltraining
机标分类号：TN912.34V211.48TP242
在线出版日期：2023年11月16日
基金项目：基于MFCC的空中交通管制语音指令的特征提取研究[
期刊论文] 电声技术--2023, 47(6)王兴林随着人工智能技术的不断应用,智能安全与智慧民航不断深入发展,通过科技手段提高空中交通飞行安全成为全球民航的共同选择.空中交通管制语音数据作为民航新型生产要素,对语音信号进行深入研究并合理运用,对于提高飞行安...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
基于MFCC的空中交通管制语音指令的特征提取研究 The Research on Feature Extraction of Air Traffic Control Voice Instructions Based on MFCC
基于MFCC的空中交通管制语音指令的特征提取研究.pdf
- 文件大小:
- 4.42 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
