支持矢量机的汉语声调识别  

Support vector machine based Chinese tone recognition

作　　者：顾明亮[1] 夏玉果[2] 杨亦鸣[2] 

机构地区：[1]徐州师范大学物理与电子工程学院智能信息处理研究室,江苏徐州221116 [2]江苏省语言科学与神经认知工程重点实验室,江苏徐州221116

出　　处：《声学技术》2007年第6期1186-1190,共5页Technical Acoustics

基　　金：江苏省"十五"社科基金项目(K3-013);江苏省高校自然科学基金(99KJB510002)。

摘　　要：提出了一种支持矢量机的汉语声调识别新方法。论文首先在基频和对数能量的基础上,建立了一个适合于支持矢量机分类的等维声调特征。然后对支持矢量机的多分类策略和不同核函数对声调识别的影响进行了实验研究。与BP神经网络相比,支持矢量机具有更高的识别率和更强的推广能力。This paper presents a novel support vector machine based Chinese tone recognition method. A new tone recognition feature is first extracted using the fundamental frequency （F0） and logarithmic energy. And how to select the method of SVM multi-class classification and kernel function is also discussed by experiments. Compared with BP neural network, SVM has higher recognition rates and more strong generalization.

关 键 词：基音检测 支持矢量机 声调识别 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]