摘要: 针对传统美尔倒谱系数特征提取方法不完全符合人耳听觉特性的问题，提出了一种基于伽马啁啾滤波器组的听觉特征提取算法．首先， 给出了基于人耳耳蜗听觉模型的伽马啁啾滤波器组模型及其实现过程，并对其在频域的排列做了调整，再将输入语音与该滤波器组进行卷积， 经过离散余弦变换得到伽马啁啾滤波器倒谱系数及其衍生特征．该算法模拟了人类听觉系统的信息处理机制，能准确表征出语音信号的特征， 降低语音识别系统的难度．实验表明，与传统美尔倒谱系数相比，采用基于本文提出听觉特征的语音识别系统在识别率和鲁棒性上均有明显提高．