基于美尔倒谱系数和复杂性的语种辨识  

Language Identification Based on MFCC and Complexity

作　　者：庞全[1] 陈晨方[1] 杨翠容[1] 

机构地区：[1]杭州电子科技大学生物医学工程与仪器研究所,杭州310018

出　　处：《计算机工程》2008年第19期203-205,共3页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60302027)

摘　　要：提出一种在传统提取MFCC特征的基础上增加复杂性特征的方法,利用OGI-TS电话语音库对该方法进行性能测试,比较、分析英语、汉语、日语3个语种的识别效果,结果表明,该方法相对于传统方法能明显提高语种识别的准确性和鲁棒性。This paper proposes a new method, which uses MFCC combined with complexity. Some experiments are conducted by using OGI-TS telephone speech corpus. Vector quantization method is employed to recognize three languages （English, Mandarin and Japanese）, and it analyzes the effects of language identification. It is shown that the method can remarkably improve the recognition accuracy and robustness.

关 键 词：语种辨识 复杂性 标准矢量量化 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]