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基于区分性特征的音素识别
1
作者
李立永
张连海
《信息工程大学学报》
2013年第6期692-699,共8页
针对当前主流的基于统计模型的语音识别系统没有使用语音产生知识的问题,通过模拟人类的语音感知理解过程提出了一种"自下而上"的基于区分性特征的音素识别方法。该方法首先根据不同音素的发音特点检测得到音素的边界信息;然...
针对当前主流的基于统计模型的语音识别系统没有使用语音产生知识的问题,通过模拟人类的语音感知理解过程提出了一种"自下而上"的基于区分性特征的音素识别方法。该方法首先根据不同音素的发音特点检测得到音素的边界信息;然后利用分类器完成语音的区分性特征检测,并根据区分性特征与音素的对应关系建立映射表;最后利用音素的边界信息得到语音段的特征序列,通过对语音段的特征序列模糊搜索匹配实现音素识别。实验结果表明,相比于传统的基于隐马尔科夫模型的音素识别方法,该方法在识别速度、鲁棒性及可扩展性等方面具有明显优势。
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关键词
语音产生知识
音素边界检测
区分性特征
音素识别
模糊匹配
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职称材料
题名
基于区分性特征的音素识别
1
作者
李立永
张连海
机构
信息工程大学
出处
《信息工程大学学报》
2013年第6期692-699,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61175017)
文摘
针对当前主流的基于统计模型的语音识别系统没有使用语音产生知识的问题,通过模拟人类的语音感知理解过程提出了一种"自下而上"的基于区分性特征的音素识别方法。该方法首先根据不同音素的发音特点检测得到音素的边界信息;然后利用分类器完成语音的区分性特征检测,并根据区分性特征与音素的对应关系建立映射表;最后利用音素的边界信息得到语音段的特征序列,通过对语音段的特征序列模糊搜索匹配实现音素识别。实验结果表明,相比于传统的基于隐马尔科夫模型的音素识别方法,该方法在识别速度、鲁棒性及可扩展性等方面具有明显优势。
关键词
语音产生知识
音素边界检测
区分性特征
音素识别
模糊匹配
Keywords
speech production knowledge
phone boundaries detection
distinctive feature
pho- neme recognition
fuzzy matching
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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1
基于区分性特征的音素识别
李立永
张连海
《信息工程大学学报》
2013
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