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题名面向情感语音识别的建模方法研究
被引量：1
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作者
潘玉春
徐明星
贾培发
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机构
清华大学信息科学技术国家实验室语音技术中心
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第1期163-165,共3页
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基金
国家自然科学基金重点项目-情感计算理论与方法研究(编号:60433030
分类代码:F020106)
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文摘
情感是语音识别研究中一个不可避免的问题,不同的情感对于语音有着不同的影响,这种影响使得中性语音识别系统在实际应用中的识别效果大打折扣。对于类似的影响通常的解决方法有寻找鲁棒特征,特征归一化以及模型调整训练等。本文通过自适应方法,使用少量情感数据,在中性语音模型的基础上自适应得到新的情感语音模型。实验证明,新模型对于情感语音有着更好的整体识别率。
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关键词
语音识别
情感语音识别
情感计算
自适应
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Keywords
Speech recognition, Emotional speech recognition, Affective computing, Adaptation
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于混合幅度差函数的基音提取算法
被引量：16
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作者
刘建
郑方
邓菁
吴文虎
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机构
清华大学信息科学技术国家实验室语音技术中心
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第10期1925-1928,共4页
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文摘
为了减少基音周期提取中的倍频和半频错误,进行更准确的基音周期估计,提出一种基于混合幅度差函数的基音周期提取方法.分析比较了不同幅度差和自相关函数估计基音周期错误率的分布,结合两类典型幅度差函数的优点定义了混合幅度差函数;进而基于混合幅度差函数,给出了使用历史信息进行校正的后处理方法.分析表明,所提方法可提高基音周期估计准确率,接近实时地确定基音周期,减少了传统基音周期估计因平滑处理而带来的误差或者动态规划处理带来的延迟.大量实验表明本文提出的基音周期提取方法比传统方法的错误率降低了13.8%.
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关键词
语音信息处理
基音周期提取
混合幅度差函数
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Keywords
speech processing
pitch tracking
combined magnitude difference function
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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