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宽窄带语谱图融合分带投影的特定人汉语词汇识别
宽窄带语谱图融合分带投影的特定人汉语词汇识别
作者:
张玲
梁士利
潘迪
王双维
许廷发
魏莹
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
语音识别
语谱图
特征融合
行投影
列投影
支持向量机(SVM)
摘要:
提出一种基于宽窄带语谱图融合分带投影的方法对特定人二字汉语词汇进行识别.该方法将图像处理技术应用到语音识别领域,在图像特征提取过程中,首先对窄带语谱图进行等宽度分带行投影和二进宽度分带行投影,并将其分别作为窄带语谱图的第1个特征集合和第2个特征集合,同时将窄带语谱图进行再次图像傅里叶变换之后进行等宽度行投影,作为第3个特征集合.然后对宽带语谱图进行等宽度分带列投影,作为第4个特征集合.将上述特征集合作为识别的特征向量,以支持向量机为分类器进行特定人二字汉语词汇整体识别.采用1000个语音样本进行仿真实验,结果表明,采用前3个特征集合的特征向量对特定人二字汉语词汇识别的正确识别率可达92.4%,采用第4个特征集合的特征值对特定人二字词汇识别的正确识别率可达80%,而采用上述4个特征集合的特征值融合对特定人二字汉语词汇识别的正确识别率可达95.4%.该特征融合的方法为汉语词汇的识别提供了新的思路.
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文献信息
篇名
宽窄带语谱图融合分带投影的特定人汉语词汇识别
来源期刊
计算机科学
学科
工学
关键词
语音识别
语谱图
特征融合
行投影
列投影
支持向量机(SVM)
年,卷(期)
2016,(z2)
所属期刊栏目
模式识别与图像处理
研究方向
页码范围
215-219,232
页数
6页
分类号
TP391.42
字数
7328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
王双维
东北师范大学物理学院
54
219
8.0
12.0
2
许廷发
北京理工大学光电成像技术与系统教育部重点实验室
60
505
13.0
19.0
3
魏莹
东北师范大学物理学院
6
14
3.0
3.0
4
潘迪
东北师范大学物理学院
5
9
2.0
2.0
5
张玲
长春理工大学理学院
13
26
3.0
3.0
6
梁士利
东北师范大学物理学院
16
26
3.0
4.0
传播情况
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1995(2)
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1997(1)
参考文献(0)
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1998(1)
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2001(2)
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2019(1)
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二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
语音识别
语谱图
特征融合
行投影
列投影
支持向量机(SVM)
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
计算机科学
主办单位:
重庆西南信息有限公司(原科技部西南信息中心)
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-137X
CN:
50-1075/TP
开本:
大16开
出版地:
重庆市渝北区洪湖西路18号
邮发代号:
78-68
创刊时间:
1974
语种:
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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