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:
研究汉语自然语音音节切分方法具有明显现实意义,比较准确的自然语音切分方法可以代替人工对一些拥有参照文本的语音进行标注.然而至今为止并没有完全准确的汉语语音音节切分方法.依据相同发音环境下汉语语音音节时间长度服从某种高斯分布和相邻语音音节之间存在短时能量波谷两个假设,提出了基于音节时间长度高斯拟合的汉语音节切分方法.对算法进行分析,根据初步切分短时能量波谷分散到各分语音段的特性,提出了简化算法,有效降低了该音节切分方法的时间复杂度.实验结果表明,音节切分准确度(与人工标注切分时间距离平方的均值)达到小数点后3位,在台式机Matlab环境下运算时间均不超过1 s,可以达到应用要求.
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
汉英语言音节的比较
汉语
英语
语言
音节
基于音节标注的藏文自动分词研究
藏文
分词
序列标注
最大熵
条件随机场
最大间隔Markov网络模型
英语语音合成中基于约束树的音节切分算法
语音合成
音系学
音节切分
约束树
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 基于音节时间长度高斯拟合的汉语音节切分方法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 汉语 自然语音 音节切分 时间长度 波谷 高斯分布
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目 虚拟现实与数字媒体
研究方向 页码范围 1410-1414,1420
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 6906字 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1410
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 赵晓群 同济大学电子与信息工程学院 63 355 9.0 17.0
2 张扬 同济大学电子与信息工程学院 17 109 4.0 10.0
3 王缔罡 同济大学电子与信息工程学院 4 14 3.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (3)
共引文献  (8)
参考文献  (10)
节点文献
引证文献  (4)
同被引文献  (17)
二级引证文献  (4)
1991(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2002(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2003(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2005(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2006(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2007(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2016(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2016(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2017(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2019(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2020(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
汉语
自然语音
音节切分
时间长度
波谷
高斯分布
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
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
论文1v1指导