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摘要:
采用传统谱特征作为输入进行语音识别通常会受到声学环境差异的影响.为此,提出汉语和维语音素和音位的对应规则,并将这种规则应用于基于发音特征的语音识别系统.训练神经网络多层感知器,获取语音信号各类发音特征的后验概率,将其与美尔频率倒谱系数(MFCC)拼接后送入隐马尔科夫模型进行声学模型训练.将不同发音特征分别与传统MFCC特征进行组合并给出测试结果.实验结果表明,当汉语声带状况和送气发音特征与传统MFCC组合时,以及维语的发音方式和声带状况特征与MFCC组合之后,系统误识率较低.
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文献信息
篇名 发音特征在维汉语音识别中的应用
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 维汉语音识别 多层感知器 声学模型 美尔频率倒谱系数 特征组合
年,卷(期) 2012,(23) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 177-180
页数 4页 分类号 TP391
字数 3341字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.23.044
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 黄浩 新疆大学信息科学与工程学院 34 106 5.0 9.0
2 秦春香 新疆大学信息科学与工程学院 2 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
维汉语音识别
多层感知器
声学模型
美尔频率倒谱系数
特征组合
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
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