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本发明提供了一种基于非线性幂变换Gammachirp滤波器的鲁棒语音特征提取方法，主要解决针对在噪声环境下语音识别系统性能急剧下降的问题，该方法通利用符合耳蜗听觉特性的Gammachirp滤波器组，并对该滤波器进行了压缩归一化的处理优化，在得到响应系数后，通过一个分段式非线性的幂函数变换过程，使其能够模拟人耳听觉模型处理信号的非线性特性。并且，方法中结合了相对谱RASTA滤波、均值方差归一化和时间序列滤波等技术方法，进一步提高了语音特征的抗噪鲁棒性。本发明方法能够提高噪声环境下语音识别系统的识别率，提高系统的抗噪鲁棒性，满足日常生活中如智能家居、车载系统和各种需要进行身份安全认证的安全领域。
