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题名行驶汽车环境中的话音活动检测研究
被引量：2
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作者
安茂波
国雁萌
付强
颜永红
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机构
国家计算机网络应急技术处理协调中心
中国科学院声学研究所
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出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
2012年第5期387-392,共6页
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基金
国家自然科学基金(批准号:10925419
90920302
+4 种基金
61072124
11074275
11161140319)
中国科学院战略性先导科技专项(面向感知中国的新一代信息技术研究
编号:XDA06030100)
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文摘
话音活动检测是语音交互和通信系统的重要部分,其作用是区分输入信号中的语音段和背景噪声段,检测的依据主要是语音和噪声的各种时频特性,其中,浊语音的周期性和谐波特性是一种广泛应用的特征。但是在行驶的汽车环境中,由于噪声非平稳且信噪比较低,这类特征较难得到可靠的检测。为此,本文根据浊音谐波结构的基本规律,利用时变噪声环境中各频带信噪比不同的特点,提出一种较为鲁棒的谐波快速检测算法。算法以较小的时频块为分析单元,利用一组基频在对数尺度上变化的谐波模板,自适应地搜索谐波结构清晰的部分,并以此检测浊语音信号。实验证明,该算法能够在行驶的汽车环境中达到较可靠的话音/非话音区别效果。
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关键词
话音活动检测
谐波结构
信噪比
时变噪声
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Keywords
Voice activity detection, Harmonic structure, Signal-to-noise ratio, Time-varying noise
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分类号
O429
[理学—声学]
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题名高斯超向量-支持向量机鉴别性语种识别系统
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作者
梁春燕
安茂波
刘振业
索宏彬
汪俊杰
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机构
中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室
国家计算机网络应急技术处理协调中心
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第2期174-176,180,共4页
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基金
国家自然科学基金(No.10925419
No.90920302
+3 种基金
No.10874203
No.60875014
No.61072124
No.11074275)
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文摘
支持向量机在语种识别技术中获得了广泛的研究和应用,并且达到和传统混合高斯模型相当的性能。高斯超向量-支持向量机系统将高斯混合模型与支持向量机有效地结合起来,采用高斯超向量核函数,以支持向量机作为后端分类器。重点介绍基于高斯超向量-支持向量机的语种识别系统,并和传统的高斯混合模型系统进行比较。在美国国家标准技术研究院2003年和2007年语种识别评测数据集上进行实验。实验结果表明,高斯超向量-支持向量机系统相对于混合高斯模型建模的方法,在长时数据上有较明显的性能优势。
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关键词
语种识别
高斯混合模型
支持向量机
高斯超矢量
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Keywords
language recognition
Gaussian mixture model
support vector machine
Gaussian super vector
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分类号
TP319
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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