一种基于样条插值小波神经网络的英文长元音u特征小波系数提取方法

本发明公开了一种基于样条插值小波神经网络的英文长元音u特征小波系数提取方法，该方法首先对音频信号进行归一化和阈值预处理，有效去除环境噪声干扰；其次构建基于六阶样条小波函数的三层神经网络反馈矩阵，通过全局矩阵Ψ的转置运算与逆矩阵计算生成反馈矩阵；接着利用离散傅里叶逆变换构建包含频域误差的准则函数；最后通过迭代训练动态调整输出层权值，当准则函数模值小于训练误差迭代结束条件时终止训练，获得表征长元音u特征的小波系数集合。本发明创新性地将六阶样条小波的频域局部化特性与神经网络的自适应学习相结合，在保证特征提取精度的同时提升了抗噪性能，解决了个体发音差异问题。