语音识别中声效模式的分析及检测

• 作者: 宋成 彭维平 晁浩
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 语音识别 声效 多模型框架 高斯混合模型 孤立词
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2292-2294,2338
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.42
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.08.012

摘要

针对声效相关的语音识别鲁棒性问题,在分析了声效变化情况下声强、时长、帧能量分布以及频谱倾斜能方面特性的基础上,建立了基于GMM的声效检测器.同时,还研究了声效变化对语音识别精度的影响,并提出了基于多模型框架的语音识别算法.汉语孤立词语音识别实验显示,除正常模式的语音识别精度略有下降外,其他四种声效模式的识别精度均有大幅度的提高.实验结果表明,语音信号的声强、时长、帧能量分布以及频谱倾斜等信息能够用于识别声效模式,而多模型框架是解决声效相关的语音识别鲁棒性问题的有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭维平	河南理工大学计算机科学与技术学院	39	122	7.0	8.0
2	晁浩	河南理工大学计算机科学与技术学院	16	26	3.0	4.0
3	宋成	河南理工大学计算机科学与技术学院	41	124	6.0	8.0