基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
提出一种音素相关特征,并将语言学中语支的思想引入语种识别.结合音素相关特征和因子分析方法,提出音素层语支变化量(PLBV)方法.通过对音素后验概率进行降维和均值方差规整,得到音素相关特征.使用因子分析技术将各语支变化量空间的低维变化量因子进行拼接得到音素层语支变化量因子,然后在语支内部和语支间分别对语支变化量因子进行支持向量机(SVM)建模.实验基于俄语音子识别器,在美国国家标准技术署(NIST) 2011年语种识别评测(LRE)30s数据集上的实验表明,提出的方法与传统的ivector系统相比,在EER、minDCF和NIST2011年LRE评价指标上相对提升29.9%-54.6%.
推荐文章
基于 CV 音节的高效语种识别方法
语种识别
CV音节
元音起始点检测
线性预测残差
支持向量机
基于三支决策的空中目标敌我识别方法
空中目标识别
传感器融合
贝叶斯准则
三支决策
基于规则的大规模试卷文本语块识别方法的研究
规则
语块
试卷文本
识别模型
基于CMN网络的低资源柯尔克孜语识别研究
语音识别
低资源
柯尔克孜语
跨语种声学模型
CMN
音素映射
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于语支鉴别性的音素相关语种识别方法
来源期刊 网络新媒体技术 学科
关键词 音素相关特征 语支鉴别性 因子分析 语支变化量因子
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 40-43
页数 4页 分类号
字数 2311字 语种 中文
DOI
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 杨琳 中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室 50 451 12.0 20.0
2 颜永红 中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室 94 586 14.0 20.0
3 万玉龙 中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室 4 7 1.0 2.0
4 王宪亮 中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室 3 7 1.0 2.0
5 周若华 中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室 7 37 4.0 6.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (1)
2006(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2015(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
音素相关特征
语支鉴别性
因子分析
语支变化量因子
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
网络新媒体技术
双月刊
2095-347X
10-1055/TP
大16开
北京海淀区北四环西路21号
2-304
1980
chi
出版文献量(篇)
3082
总下载数(次)
5
总被引数(次)
15965
论文1v1指导