基于能量变化率的汉语塞音检测算法

• 作者: 屈丹 张连海 李弼程 陈斌
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 塞音检测 能量变化率 发音特性 Seneff听觉模型
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 语音识别与分析
• 页码范围: 116-122
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6012字
• 语种: 中文

摘要

针对爆发谱特征不稳定的问题,论文提出了一种基于能量变化率的汉语塞音检测方法.该方法首先基于Seneff听觉谱提取了一组描述音段能量变化率特性的参数,然后采用Fisherface方法进行特征变换,变换后的特征采用K近邻(KNN)分类器进行分类,实现了塞音的检测,最后利用留一法对模型性能进行交叉验证.实验结果表明,干净语音塞音检测准确率可以达到96.39％,信噪比10dB的语音塞音检测准确率可达到88.07％,模型具有较好的稳定性和泛化性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张连海	解放军信息工程大学信息工程学院	34	63	4.0	6.0
2	屈丹	解放军信息工程大学信息工程学院	48	205	7.0	12.0
3	李弼程	解放军信息工程大学信息工程学院	77	636	13.0	22.0
4	陈斌	解放军信息工程大学信息工程学院	11	22	3.0	4.0