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摘要:
语音识别中多采用音素作为识别单元,因其数量较多,对神经网络训练复杂度的要求高,在多语言语音识别中需要针对不同语言分别建立识别模块.然而,管辖音系学提出了适用于多语言的语音学特征.本文根据英语和汉语发音的相似性,确定汉语普通话声韵母的GP特征表示形式,并应用神经网络实现特征提取.实验表明,GP特征同样可作为汉语语音的语音学特征.
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文献信息
篇名 汉语普通话的管辖音系学特征及提取方法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 GP特征 特征提取 普通话 多语种识别
年,卷(期) 2006,(10) 所属期刊栏目 科研通信
研究方向 页码范围 1917-1919
页数 3页 分类号 TN912.3
字数 2408字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2006.10.037
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 韦岗 华南理工大学电子与信息学院 253 2309 24.0 37.0
2 贺前华 华南理工大学电子与信息学院 84 507 12.0 17.0
3 刘娇蛟 华南理工大学电子与信息学院 13 48 4.0 6.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (3)
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研究主题发展历程
节点文献
GP特征
特征提取
普通话
多语种识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
论文1v1指导