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      Variable Window Function Based on Frame Energy and Periodicity for Robust Speech Recognition

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      https://www.riss.kr/link?id=A82517876

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      This paper presents a new feature extraction method for speech recognition that is robust to additive background noise. The proposed method is based on the autocorrelation mel frequency cepstral coefficients (AMFCCs) and a variable window. The proposed method applies a variable window to higher-lag autocorrelation coefficients, depending on the frame energy and periodicity. The performance of the proposed method is verified using an Aurora-2 task, and the results confirm a significantly improved performance under noisy conditions.
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      This paper presents a new feature extraction method for speech recognition that is robust to additive background noise. The proposed method is based on the autocorrelation mel frequency cepstral coefficients (AMFCCs) and a variable window. The propose...

      This paper presents a new feature extraction method for speech recognition that is robust to additive background noise. The proposed method is based on the autocorrelation mel frequency cepstral coefficients (AMFCCs) and a variable window. The proposed method applies a variable window to higher-lag autocorrelation coefficients, depending on the frame energy and periodicity. The performance of the proposed method is verified using an Aurora-2 task, and the results confirm a significantly improved performance under noisy conditions.

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      목차 (Table of Contents)

      • Abstract
      • 1. Introduction
      • 2. Extraction of Robust Features
      • 3. Experiments and Results
      • 4. Conclusion
      • Abstract
      • 1. Introduction
      • 2. Extraction of Robust Features
      • 3. Experiments and Results
      • 4. Conclusion
      • References
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