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摘要:
针对具有大段连续文本标注、但无时间标签的电视剧语音提出了一种半监督自动语音分割算法.首先采用原始的标注文本构建一个有偏的语言模型, 然后将该语言模型以一种半监督的方式用于电视剧语音识别中, 最后利用自动语音识别的解码结果对传统的基于距离度量、模型分类以及基于音素识别的语音分割算法进行改进.在英国科幻电视剧"神秘博士"数据集合上的实验结果表明, 提出的半监督自动语音分割算法能够取得明显优于传统语音分割算法的性能, 不仅有效解决了电视剧语音识别中大段连续音频的自动分割问题, 还能对相应的大段连续文本标注进行分段, 保证分割后各语音段时间标签及其对应文本的准确性.
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文献信息
篇名 电视剧语音识别中的半监督自动语音分割算法
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 语音识别 半监督 语音标注
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 281-287
页数 7页 分类号 TP918
字数 5719字 语种 中文
DOI 10.16337/j.1004-9037.2019.02.010
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 叶宏 上海师范大学信息与机电工程学院 29 69 4.0 7.0
2 茅红伟 上海师范大学信息与机电工程学院 23 66 5.0 7.0
3 龙艳花 上海师范大学信息与机电工程学院 8 10 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
语音识别
半监督
语音标注
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
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导