基于两级BP模型的普通话声调识别系统

• 作者: 尹俊勋 汤霖 粟志昂 赖国庭
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 声调识别 语音识别 神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（25）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 96-99
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.42
• 字数: 3852字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.25.030

摘要

普通话声调识别参数除常用的基音轮廓外,基音的一阶差分、能量及能量的一阶差分等也具一定的声调特征.实验结果表明:如果将各种参数同时作为一个BP模型的输入参数,声调识别率不但没有提高,反而显著下降,因此,该文提出了将各种参数分别训练一个各自的BP网络,再将这些网络的输出作为另一高层BP网络的输入的普通话声调识别方法.另外,针对上声的特点提出了一种改进的基音平滑算法.这些方法的运用使系统的声调识别率达到90.05%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹俊勋	华南理工大学电信学院	118	876	12.0	25.0
2	赖国庭	华南理工大学电信学院	9	48	4.0	6.0
3	汤霖	华南理工大学电信学院	3	29	2.0	3.0
7	粟志昂	江门教育学院计算机系	1	16	1.0	1.0