小波分析与COPRAS技术提升口罩环境下的语音识别

小波分析是一种强大的语音和声学信号分析工具，尤其适用于语音清晰度受到口罩等因素影响的情况。新冠疫情凸显了口罩对清晰沟通造成的挑战。小波变换(WT)通过整合时域和频域数据来改善语音识别，提供了一种解决方案。

选择合适的“母小波”对于有效的小波变换至关重要，因为不同的小波会产生不同的结果。研究利用COPRAS（复杂比例评估）技术来确定在使用口罩或面罩时，最适合语音信号的母小波函数。

最大互相关系数(MCC)和最大能量香农比(MEER)等指标被用于对母小波函数进行排序。该方法建立了一个清晰的协议，用于在存在口罩的各种真实条件下，选择最适合语音信号的母小波。小波变换通过提取对某些变换不变的特征来改进模式识别系统，并可以提高噪声环境中分类器的性能。