一种基于段级特征和自动标识的语言辨识算法

• 作者: 屈丹 张文林 李弼程 王波 王炳锡
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 语言辨识 移位差分倒谱 段级特征参数 高斯混合模型 多元语言模型 支持向量机
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 短文与研究通讯
• 页码范围: 655-658
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 4307字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2008.04.031

摘要

本文研究了一种结合"声学信息"和"音素配位学信息"进行语言辨识的新算法,首先在预处理中对语音进行自动分段,在特征层上引入带有长时信息的段级特征参数--段级移位差分倒谱,在模型层上利用高斯混合模型(Gaussi-an Mixture Model,GMM)将语音信号自动标识为符号序列,进而引入多元语言模型(Multi-gram Language Model,MLM)来对"音素配位学信息"进行建模,最后将"GMM得分"和"MLM得分"送入后端多分类支持向量机模型得到最终识别结果.相关实验表明,新系统不需手工标识的语料,识别速度快,对OGI标准语料库中的五种语言获得了开集正识率为78.84%的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王炳锡	信息工程大学信息工程学院	28	205	8.0	12.0
2	李弼程	信息工程大学信息工程学院	102	1583	19.0	37.0
3	张文林	信息工程大学信息工程学院	16	77	5.0	8.0
4	王波	信息工程大学信息工程学院	21	524	6.0	21.0
5	屈丹	信息工程大学信息工程学院	23	52	4.0	6.0