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摘要:
人的语音声调的准确识别,可以提高语音信号处理效果,保证人机通信的顺利进行.声调识别时,需要获取不同的声调模式,将待识别的声道进行比对,而传统的基于RNN-RBM语言模型的识别方法只能获取语音音素、单词以及语句,不能获取其对应的标准声调模式,无法完成比对,降低了识别的精度.提出基于K-me~s初始化EM算法的语音声调识别方法.通过建立声调信息高斯混合模型,准确的对基频信息概率密度函数进行拟合,采用最大化(EM)算法提取基频特征参数,并以此为基础获取更多的声调模式,利用K-means初始化EM算法,消除EM算法对初始值选取较为敏感的问题,再对高斯混合模型阶数进行预测,提高EM算法执行声调识别精度.仿真结果表明,采用改进的声调识别方法进行声调识别,识别准确率较高,具有一定的实用性.
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文献信息
篇名 关于人的语音声调准确识别仿真
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 高斯混合模型 基频信息 声调识别
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目 信息仿真
研究方向 页码范围 161-164,312
页数 5页 分类号 TN912.34
字数 3836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 贾嫣 甘肃农业大学信息科学与技术学院 19 19 2.0 4.0
2 魏霖静 甘肃农业大学信息科学与技术学院 61 105 5.0 6.0
3 陈蕾 甘肃农业大学信息科学与技术学院 31 37 4.0 5.0
4 赵霞 甘肃农业大学信息科学与技术学院 31 80 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
高斯混合模型
基频信息
声调识别
研究起点
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研究分支
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计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
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