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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:李晨冲[1,2] 董滨[2] 潘复平[2] 曾兴雯[1] 颜永红[2]
机构地区:[1]西安电子科技大学通信工程学院,西安710071 [2]中国科学院声学研究所中科信利语音实验室,北京100190
出 处:《计算机工程》2009年第23期201-203,共3页Computer Engineering
基 金:国家"863"计划基金资助项目(2006AA010102;2006AA01Z195);国家"973"计划基金资助项目(2004CB318106);国家自然科学基金资助项目(10574140;60535030)
摘 要:针对汉语普通话语音识别中易混淆音素的声学特征,把小波包分解理论应用在感觉加权线性预测(PLP)特征中,提出一种新的特征参数提取算法,可以更精确地描述易混淆音素的频谱特征。使用高斯混合模型对新的声学特征进行分类,从而达到区分的目的。实验结果证明,新的特征参数识别结果优于使用传统PLP特征参数的识别结果,识别错误率下降30%以上。Aiming at the acoustic features of some easily confused mandarin speech recognition, this paper directs towards revising the Perceptual Linear Predictive(PLP) acoustic feature of these consonants by applying wavelet packet decomposition theory, in which a new feature extraction algorithm is proposed. The new feature can describe frequency spectrum of the easily confused phones more accurately. It uses Gaussian Mixture Modeling(GMM) to classify the new feature for phone discrimination. Experimental results show that the distinguishing error rates of those easily confused consonants are decreased greatly more than 30% compared with traditional PLP feature.
分 类 号:TN912[电子电信—通信与信息系统]
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