支持向量机的汉语连续语音声调识别方法

• 作者: 傅德胜 李仕强 王水平
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 声调识别 基音频率 支持向量机
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 228-230
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2793字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2010.05.057

摘要

声调信息在汉语语音识别中具有非常重要的意义.采用支持向量机对连续汉语连续语音进行声调识别实验,首先采用基于Teager能量算子和过零率的两级判别策略对连续语音进行浊音段提取,然后建立了适合于支持向量机分类模型的等维声调特征向量.使用6个二类SVM模型对非特定人汉语普通话的4种声调进行分类识别,与BP神经网络相比,支持向量机具有更高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅德胜	南京信息工程大学计算机与软件学院	82	681	12.0	22.0
2	李仕强	南京信息工程大学信息与控制学院	13	59	4.0	7.0
3	王水平	南京信息工程大学计算机与软件学院	15	90	6.0	9.0