【摘 要】
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近年来,语音识别的研究对象从实验室内朗读式语音转向现实生活中的真实语音信号.广播新闻类语料作为真实语音的主要来源之一,成为语音识别的研究重点.本报告针对广播新闻语料
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近年来,语音识别的研究对象从实验室内朗读式语音转向现实生活中的真实语音信号.广播新闻类语料作为真实语音的主要来源之一,成为语音识别的研究重点.本报告针对广播新闻语料声学环境复杂多变的特点,构建了完整的广播新闻语料识别系统-ThinkIT-BNR系统.有别于传统的大词表连续语音识别系统,该ThinkIT-BNR系统包括:音频匹配、音频自动分段、音频分类、说话人聚类、识别后处理,以及多阶段识别策略等多个模块.本报告提出和实现了多种算法,它们是:提出了基于距离的可变长非同源音频匹配算法,该算法能够根据提示音乐快速定位新闻节目的边界;从韵律节奏出发,提出了多种基于能量的自动分段算法,其中基于方差的分段算法简单易行且性能与手工分段相当;实现了基于混合高斯模型的音频自动分类算法.
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