基于TEO-DCT和缺失特征的瞬态声识别

为解决噪声环境下瞬态声自动识别系统性能下降的问题，在自动识别系统前端采用Teager能量算子（TEO）和离散余弦变换（DCT）相结合的方法进行降噪处理，同时采取基于高斯混合模型（GMM）的缺失特征边缘化算法进行自动分类。实验结果表明，此方法可以显著地提高噪声环境下系统的识别性能。