基于多特征组合的普通话塞音识别

• 作者: 冯沛 张雪英 白静 薛珮芸
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 塞音识别 参数提取 特征组合 主成分分析 运动学特征 声学特征
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 前沿交叉科学
• 页码范围: 159-163
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.34-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.08.035

摘要

针对汉语塞音发音易混淆、变化速率快等不易识别的问题,提出在语音和声学特征基础上,加入其他特征参数来提高汉语塞音的识别性能.提取的参数包括嗓音起始时间(VOT)、音轨方程、发音器官运动轨迹位移、速度和加速度的运动学特征,并将提取的声学和运动学特征进行融合,形成不同的特征组合;再分别对特征组合进行主成分分析(PCA)和信息熵计算;最后通过SVM识别网络,测试特征组合的识别性能.测试结果显示,通过PCA后特征组合识别率排名Top-10的组合与熵计算后的特征组合排名一致,表明特征组合识别塞音的稳定性;且与单组特征相比,Top-10特征组合识别率都有提高,PCA后其识别率最高达到97.45％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张雪英	太原理工大学信息工程学院	233	1213	15.0	23.0
2	白静	太原理工大学信息工程学院	39	197	8.0	11.0
3	冯沛	太原理工大学信息工程学院	3	1	1.0	1.0
4	薛珮芸	太原理工大学信息工程学院	5	5	1.0	2.0