一种基于模式发现的语种识别方法

• 作者: 关娜娜 张连海
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 语种识别 无监督 模式发现 n-gram
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 信息处理与技术
• 页码范围: 52-56
• 页数: 5页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 3854字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2018.01.011

摘要

针对不同语种中"语音模式"搭配关系不同的特点,提出一种基于"语音模式"发现的语种识别方法.首先采用无标注语音数据训练GMM模型,实现"语音模式"发现,获得每一帧语音在各"语音模式"下的后验概率,确定"语音模式"的边界;然后采用n-gram的方法统计每段语音中"语音模式"的搭配关系,并以"语音模式"的联合概率描述搭配关系;最后以SVM为分类器实现语种识别.实验的测试语料为NIST2003和NIST2007,针对英语、日语、汉语3个语种进行实验,结果表明在语音时长分别为3 s、10 s、30 s时的等错误率分别可达到0.14％、0.14％、0.49％.

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		35	152	7.0	11.0
2	关娜娜		1	0	0.0	0.0