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一种基于段级特征和自动标识的语言辨识算法

来源 :信号处理 | 被引量 : 11次 | 上传用户：sbb20005

【摘 要】

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本文研究了一种结合"声学信息"和"音素配位学信息"进行语言辨识的新算法,首先在预处理中对语音进行自动分段,在特征层上引入带有长时信息的段级特征参数——段级移位差分倒谱,在模型层上利用高斯混合模型(Gaussi- an Mixture Model,GMM)将语音信号自动标识为符号序列,进而引入多元语言模型(Multi-gram Language Model,MLM)来对"音素配位学信息"进行建模,最

【作 者】

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张文林 屈丹 李弼程 王波 王炳锡 

【机 构】

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信息工程大学信息工程学院

【出 处】

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信号处理

【发表日期】

：

2008年04期

【关键词】

：

语言辨识 移位差分倒谱 段级特征参数 高斯混合模型 多元语言模型 支持向量机 language identification  shift delta ceps 

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目（No.60372038）

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本文研究了一种结合"声学信息"和"音素配位学信息"进行语言辨识的新算法,首先在预处理中对语音进行自动分段,在特征层上引入带有长时信息的段级特征参数——段级移位差分倒谱,在模型层上利用高斯混合模型(Gaussi- an Mixture Model,GMM)将语音信号自动标识为符号序列,进而引入多元语言模型(Multi-gram Language Model,MLM)来对"音素配位学信息"进行建模,最后将"GMM得分"和"MLM得分"送入后端多分类支持向量机模型得到最终识别结果。相关实验表明,新系统不需

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