利用小波变换多尺度分析的特性,在小波域的各个尺度上选取不同的阈值对基本的频域谱减法进行改进,并且根据清浊音各自不同的特点,在去噪过程中加以分离,保留了语音中的清音成分,使语音更加饱满。-The use of multi-scale wavelet analysis of the characteristics of the individual in the wavelet domain scale threshold select a different frequency domain of

论文首先介绍了传统的语音特征参数MFCC，它是基于人耳听觉 特性设计的一种特征参数，在静音环境下能得到较高的识别率，但在 信噪比较低时识别率急剧下降，不利于实用化。本文通过对MFCC算 法的分析和研究，发现其中的FFT和DCT在整个时频空间使用固定的 。分析窗，这不符合语音信号特性，而小波变换具有多分辨率特性，更 符合人耳的听觉特性。因此，本文将小波变换和MFCC算法相结合， 提出了三种新的语音识别特-Speech recognition has wide use in