一种新的低俗语音识别方法

• 作者: 周建政
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 不良信息过滤 低俗语音识别 移位差分倒谱参数 高斯混合模型 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 156-158
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 4867字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1208-0166

摘要

为了应对低俗视频语音等多媒体信息在网络上的大量传播,提出了一种基于移位差分倒谱参数特征的低俗语音识别方法.该方法对输入的语音信号进行分帧,提取移位差分倒谱参数特征,采用了高斯混合模型进行粗分类,对粗分为低俗的语音帧再用支持向量机分类器进行确认.实验结果表明,该方法具有较高的正识别率和较低的误识别率,可用于网络上低俗语音和视频信息的过滤.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周建政		8	56	4.0	7.0