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普通话语音识别中的基本音素分析被引量：9: 1; 作者黄中伟杨磊 +1 位作者徐明冯杉杉《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 北大核心 2006年第4期356-357,共2页; 分析普通话发音的基本音素,选取8个元音音素和22个辅音音素作为发音构成的基础,列出了由音素构成汉语拼音声母和韵母的方法,从而为形成从音素到拼音的两步式识别法奠定了基础.; 关键词语音识别语言学特殊教育普通话; 在线阅读下载PDF 职称材料

便于语音识别的汉语音素发音口形定型化处理被引量：3: 2; 作者黄中伟刘明辉 +2 位作者徐明冯杉杉高建伟《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 北大核心 2007年第4期404-405,共2页; 分析汉语普通话发音的29个基本音素,对m,n,l等3个音素的发音进行改造,形成了由16个定口型音和13个动口型音组成的音素体系,有助于减轻非母语系者学习中文及智障人士语音识别的学习负担.; 关键词语音识别语言学特殊教育普通话; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于分层增长语音活动检测的鲁棒性说话人识别: 3; 作者解焱陆张劲松 +1 位作者刘明辉黄中伟《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 北大核心 2012年第4期328-334,共7页; 基于欧洲电信标准化协会颁布的分布式语音识别和前端标准(ETSI-DSR-AFE).针对分布式说话人识别噪声鲁棒性较差的问题,提出一种新的前端处理方法.该方法以似然距离为测度,对语音进行无监督聚类,为减少计算量,采用分层增长(level-building... 展开更多; 关键词语音信号处理说话人识别分布式语音识别分层增长语音活动检测似然距离; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合高斯混合模型和VOT特征的音素发音错误检测被引量：3: 4; 作者刘明辉黄中伟《科学技术与工程》北大核心 2013年第7期1789-1793,共5页; 结合高斯混合模型(GMM)和嗓音起始时间(VOT)特征的普通话音素发音错误检测,提出了一种结合语音声道特征信息和音源特征信息的发音错误检测方法。其中GMM用于反映声道特征信息的MFCC参数的建模与评测,并直接对大部分音素的发音质量直接... 展开更多; 关键词语音识别发音错误检测高斯混合模型嗓音起始时间; 在线阅读下载PDF 职称材料

用于SVM话者模型训练的冒认话者选取被引量：1: 5; 作者刘明辉黄中伟 +1 位作者戴蓓蒨熊继平《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第16期4-6,共3页; 在基于支持向量机(SVM)的文本无关的说话人确认中,为提高SVM话者模型的训练效率和区分性能,提出2种基于高斯混合模型(GMM)的冒认话者选取方法——通过GMM概率评分,为每个目标说话人选取最接近的话者作为冒认话者用于SVM话者模型的训练,... 展开更多; 关键词说话人确认支持向量机冒认话者选取高斯混合模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

普通话发音训练多级音素模板综合评价方法: 6; 作者徐明黄中伟杨磊《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第28期237-239,共3页; 提出了一种应用于普通话声韵母发音评价的多级音素模板综合评分法,该方法在单模板匹配的基础上,通过寻找汉语音素发音过程中的浊化、摩擦、爆破等特征,形成多个子模式,进行多模式匹配,最后给出加权评分。实验结果表明多级音素模板综合... 展开更多; 关键词语音评价模式匹配综合评分; 在线阅读下载PDF 职称材料

用于说话人辨识的评分规整: 7; 作者刘明辉黄中伟熊继平《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第12期133-135,共3页; 在文本无关的说话人辨识中,为了提高系统在电话语音条件下的鲁棒性,提出了将说话人确认中常用的评分规整手段用于说话人辨识中,即对测试语音通过不同话者模型的评分分别进行评分规整,为测试语音选取最接近的话者模型作为系统识别输出,... 展开更多; 关键词评分规整说话人辨识高斯混合模型统一背景模型最大后验概率估计(UBM-MAP); 在线阅读下载PDF 职称材料

自适应GMM聚类的SVM话者确认: 8; 作者刘明辉戴蓓倩黄中伟《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2011年第1期173-176,共4页; 支持向量机作为说话人建模方法用于与文本无关的话者确认研究时,如何提取适合SVM训练和测试的特征参数直接影响话者确认系统的性能和效率.根据高斯混合模型(GMM)聚类能力强的特点,提出一种基于自适应GMM聚类的说话人特征参数提取方法,... 展开更多; 关键词话者确认自适应高斯混合模型支持向量机文本无关; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名普通话语音识别中的基本音素分析被引量：9: 1; 作者黄中伟杨磊徐明冯杉杉; 机构深圳大学语音实验室; 出处《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 北大核心 2006年第4期356-357,共2页; 基金深圳市残联培训经费资助项目; 文摘分析普通话发音的基本音素,选取8个元音音素和22个辅音音素作为发音构成的基础,列出了由音素构成汉语拼音声母和韵母的方法,从而为形成从音素到拼音的两步式识别法奠定了基础.; 关键词语音识别语言学特殊教育普通话; Keywords speech sounds recognition linguistics special education Putonghua; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名便于语音识别的汉语音素发音口形定型化处理被引量：3: 2; 作者黄中伟刘明辉徐明冯杉杉高建伟; 机构深圳大学语音实验室深圳市残联理事会; 出处《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 北大核心 2007年第4期404-405,共2页; 基金深圳市残联培训经费资助项目; 文摘分析汉语普通话发音的29个基本音素,对m,n,l等3个音素的发音进行改造,形成了由16个定口型音和13个动口型音组成的音素体系,有助于减轻非母语系者学习中文及智障人士语音识别的学习负担.; 关键词语音识别语言学特殊教育普通话; Keywords speech recognition linguistics special education Putonghua; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于分层增长语音活动检测的鲁棒性说话人识别: 3; 作者解焱陆张劲松刘明辉黄中伟; 机构北京语言大学信息科学学院深圳大学语音实验室; 出处《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 北大核心 2012年第4期328-334,共7页; 基金国家自然科学基金项目(61005020) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(10JBT01)~~; 文摘基于欧洲电信标准化协会颁布的分布式语音识别和前端标准(ETSI-DSR-AFE).针对分布式说话人识别噪声鲁棒性较差的问题,提出一种新的前端处理方法.该方法以似然距离为测度,对语音进行无监督聚类,为减少计算量,采用分层增长(level-building)方法进行逐层分割,从而准确找出语音和静音的边界点.实验结果表明,用该方法改进ETSI-DSR-AFE标准后,信噪比在大于0 dB时,说话人辨认系统识别率相对改进了18.9%,相对原有的Mel频率倒谱系数(Mel-frequenly Ceptral coefficients,MFCC)系统识别率改进了60.7%.; 关键词语音信号处理说话人识别分布式语音识别分层增长语音活动检测似然距离; Keywords speech signal processing speaker identification distributed speech recognition level-building voice activity detection likelihood measurement; 分类号 TN912.34 [电子电信—通信与信息系统] TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合高斯混合模型和VOT特征的音素发音错误检测被引量：3: 4; 作者刘明辉黄中伟; 机构深圳大学语音实验室; 出处《科学技术与工程》北大核心 2013年第7期1789-1793,共5页; 基金国家自然科学基金项目(61005020 60901061)资助; 文摘结合高斯混合模型(GMM)和嗓音起始时间(VOT)特征的普通话音素发音错误检测,提出了一种结合语音声道特征信息和音源特征信息的发音错误检测方法。其中GMM用于反映声道特征信息的MFCC参数的建模与评测,并直接对大部分音素的发音质量直接进行错误检测。对于少数通过MFCC参数和GMM难于检测区分的辅音音素,则通过反映VOT信息的音源特征参数进行区分。实验表明,该方法在训练数据有限的情况下取得了较好的性能,非常适合用于聋人语言康复的计算机辅助训练。; 关键词语音识别发音错误检测高斯混合模型嗓音起始时间; Keywords speech recognition mispronunciation detection Gaussian mixture model voice onset time; 分类号 TN912.34 [电子电信—通信与信息系统] H017 [语言文字—语言学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用于SVM话者模型训练的冒认话者选取被引量：1: 5; 作者刘明辉黄中伟戴蓓蒨熊继平; 机构深圳大学语音实验室中国科学技术大学电子科学与技术系浙江师范大学数理与信息工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第16期4-6,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(60272039) 深圳市残联培训经费基金资助项目深圳大学科研启动基金资助项目(200811); 文摘在基于支持向量机(SVM)的文本无关的说话人确认中,为提高SVM话者模型的训练效率和区分性能,提出2种基于高斯混合模型(GMM)的冒认话者选取方法——通过GMM概率评分,为每个目标说话人选取最接近的话者作为冒认话者用于SVM话者模型的训练,不仅提高模型的训练效率,而且提高SVM模型的区分性,有效地改进系统性能。在NIST’04 1side-1side数据库上的实验表明该方法的有效性。; 关键词说话人确认支持向量机冒认话者选取高斯混合模型; Keywords speaker verification Support Vector Machine（SVM） impostor selection Gaussian Mixture ModeI（GMM）; 分类号 TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名普通话发音训练多级音素模板综合评价方法: 6; 作者徐明黄中伟杨磊; 机构深圳大学语音实验室; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第28期237-239,共3页; 基金深圳市残疾人联合基金资助项目(No.HZWC)。; 文摘提出了一种应用于普通话声韵母发音评价的多级音素模板综合评分法,该方法在单模板匹配的基础上,通过寻找汉语音素发音过程中的浊化、摩擦、爆破等特征,形成多个子模式,进行多模式匹配,最后给出加权评分。实验结果表明多级音素模板综合评分法有效地改善了汉语发音中几组相似音之间的区分度。也介绍了MFCC等语音特征提取、DTW模板匹配算法、基于聚类的模板训练以及综合加权评价机制的实现方法。; 关键词语音评价模式匹配综合评分; Keywords Speech Assessment Pattern matching Synthetical score; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用于说话人辨识的评分规整: 7; 作者刘明辉黄中伟熊继平; 机构深圳大学语音实验室浙江师范大学数理信息学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第12期133-135,共3页; 基金深圳市残联培训经费项目深圳大学科研启动基金项目(No.200811); 文摘在文本无关的说话人辨识中,为了提高系统在电话语音条件下的鲁棒性,提出了将说话人确认中常用的评分规整手段用于说话人辨识中,即对测试语音通过不同话者模型的评分分别进行评分规整,为测试语音选取最接近的话者模型作为系统识别输出,有效地提高了系统性能。在NIST’031spk数据库上的说话人辨识实验表明了评分规整技术对说话人辨识的有效性。; 关键词评分规整说话人辨识高斯混合模型统一背景模型最大后验概率估计(UBM-MAP); Keywords score normalization speaker identification Gaussian Mixture Mode（lGMM） Universal Background Model-Maximum a Posterio（rUBM-MAP）; 分类号 TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自适应GMM聚类的SVM话者确认: 8; 作者刘明辉戴蓓倩黄中伟; 机构深圳大学语音实验室中国科学技术大学电子科学与技术系; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2011年第1期173-176,共4页; 基金国家自然科学基金项目(6100502060901061)资助; 文摘支持向量机作为说话人建模方法用于与文本无关的话者确认研究时,如何提取适合SVM训练和测试的特征参数直接影响话者确认系统的性能和效率.根据高斯混合模型(GMM)聚类能力强的特点,提出一种基于自适应GMM聚类的说话人特征参数提取方法,通过自适应的GMM聚类将大样本、混叠严重的M FCC特征参数聚为小样本的、代表说话人个性特征的特征参数,并用于与文本无关的SVM话者确认.在N IST0′4 1side-1side数据库上的实验表明了该方法的有效性.; 关键词话者确认自适应高斯混合模型支持向量机文本无关; Keywords speaker verification adapted GMM SVM text-independent; 分类号 TN912 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	普通话语音识别中的基本音素分析	黄中伟杨磊徐明冯杉杉	《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 北大核心	2006	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	便于语音识别的汉语音素发音口形定型化处理	黄中伟刘明辉徐明冯杉杉高建伟	《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 北大核心	2007	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于分层增长语音活动检测的鲁棒性说话人识别	解焱陆张劲松刘明辉黄中伟	《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 北大核心	2012	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	结合高斯混合模型和VOT特征的音素发音错误检测	刘明辉黄中伟	《科学技术与工程》北大核心	2013	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	用于SVM话者模型训练的冒认话者选取	刘明辉黄中伟戴蓓蒨熊继平	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2009	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	普通话发音训练多级音素模板综合评价方法	徐明黄中伟杨磊	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2007	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	用于说话人辨识的评分规整	刘明辉黄中伟熊继平	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2010	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	自适应GMM聚类的SVM话者确认	刘明辉戴蓓倩黄中伟	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2011	0	在线阅读下载PDF 职称材料