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基于时频二维能量特征的汉语音节切分方法
被引量：
6
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作者
张扬
赵晓群
王缔罡
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第11期3222-3228,共7页
较准确的语音切分方法可以极大提高语料标注等工作的效率,有助于语音识别等应用中语音与模型的对齐。利用汉语语音在时频二维的能量特征设计了一种新的汉语语音音节切分方法。用传统方法判断静音帧,用相同时间不同频率的二维能量判断清...
较准确的语音切分方法可以极大提高语料标注等工作的效率,有助于语音识别等应用中语音与模型的对齐。利用汉语语音在时频二维的能量特征设计了一种新的汉语语音音节切分方法。用传统方法判断静音帧,用相同时间不同频率的二维能量判断清音帧,用不同时间特定频段的0-1二维能量判断浊音帧及有话帧,综合4种判断结果给出音节切分位置。实验结果表明,该方法切分准确度优于基于归并的音节切分自动机(MBSDA)和高斯拟合法,其音节切分误差为0.029 7 s,音节切分偏差率为7.93%。
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关键词
音节
切分
时频二维
短时能量
切分偏差率
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职称材料
题名
基于时频二维能量特征的汉语音节切分方法
被引量：
6
1
作者
张扬
赵晓群
王缔罡
机构
同济大学电子与信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第11期3222-3228,共7页
文摘
较准确的语音切分方法可以极大提高语料标注等工作的效率,有助于语音识别等应用中语音与模型的对齐。利用汉语语音在时频二维的能量特征设计了一种新的汉语语音音节切分方法。用传统方法判断静音帧,用相同时间不同频率的二维能量判断清音帧,用不同时间特定频段的0-1二维能量判断浊音帧及有话帧,综合4种判断结果给出音节切分位置。实验结果表明,该方法切分准确度优于基于归并的音节切分自动机(MBSDA)和高斯拟合法,其音节切分误差为0.029 7 s,音节切分偏差率为7.93%。
关键词
音节
切分
时频二维
短时能量
切分偏差率
Keywords
speech segmentation into syllables
time-frequency-dimensional
short-time energy
segmentation deviation rate
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于时频二维能量特征的汉语音节切分方法
张扬
赵晓群
王缔罡
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016
6
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