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汉语普通话易混淆音素的识别
被引量：
4
1
作者
李晨冲
董滨
+2 位作者
潘复平
曾兴雯
颜永红
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第23期201-203,共3页
针对汉语普通话语音识别中易混淆音素的声学特征,把小波包分解理论应用在感觉加权线性预测(PLP)特征中,提出一种新的特征参数提取算法,可以更精确地描述易混淆音素的频谱特征。使用高斯混合模型对新的声学特征进行分类,从而达到区分的...
针对汉语普通话语音识别中易混淆音素的声学特征,把小波包分解理论应用在感觉加权线性预测(PLP)特征中,提出一种新的特征参数提取算法,可以更精确地描述易混淆音素的频谱特征。使用高斯混合模型对新的声学特征进行分类,从而达到区分的目的。实验结果证明,新的特征参数识别结果优于使用传统PLP特征参数的识别结果,识别错误率下降30%以上。
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关键词
小波包分解
感觉加权线性预测
语音识别
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职称材料
题名
汉语普通话易混淆音素的识别
被引量：
4
1
作者
李晨冲
董滨
潘复平
曾兴雯
颜永红
机构
西安电子科技大学通信工程学院
中国科学院声学研究所中科信利语音实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第23期201-203,共3页
基金
国家"863"计划基金资助项目(2006AA010102
2006AA01Z195)
+2 种基金
国家"973"计划基金资助项目(2004CB318106)
国家自然科学基金资助项目(10574140
60535030)
文摘
针对汉语普通话语音识别中易混淆音素的声学特征,把小波包分解理论应用在感觉加权线性预测(PLP)特征中,提出一种新的特征参数提取算法,可以更精确地描述易混淆音素的频谱特征。使用高斯混合模型对新的声学特征进行分类,从而达到区分的目的。实验结果证明,新的特征参数识别结果优于使用传统PLP特征参数的识别结果,识别错误率下降30%以上。
关键词
小波包分解
感觉加权线性预测
语音识别
Keywords
wavelet packet decomposition
Perceptual Linear Predictive（PLP）
speech recognition
分类号
TN912 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
汉语普通话易混淆音素的识别
李晨冲
董滨
潘复平
曾兴雯
颜永红
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009
4
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