語音識別-信號處理篇

語音增強系列博文 連接前端和後端的語音識別（ASR）的關鍵是給到後端（根據特徵判定詞/句）系統的特徵類型和特徵質量，對於傳統的語音識別系統常採用MFCC（mel-frequency ceptral coefficients），這個特徵對於高斯白噪聲和混響具有魯棒性，對於有色和相干干擾，常採用一階和二階微分減小其對MFCC係數的影響，該方法計算量相對較小；對於深度學習，通常採用Fbank做爲特徵而非

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