基于子段拼接特征的汉语重音检测研究  

作　　者：赵云雪[1] 张珑[1,2] 郑世杰[1] 

机构地区：[1]哈尔滨师范大学 计算机科学与信息工程学院,哈尔滨150025 [2]哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001

出　　处：《计算机光盘软件与应用》2014年第13期92-94,共3页Computer CD Software and Application

基　　金：黑龙江省自然科学基金(项目编号:F201321);黑龙江省哲学社会科学外语联合研究项目(项目编号:12H007)

摘　　要：重音是语言交流中不可或缺的部分,在语言交流中扮演着非常重要的角色。本文基于ASCCD朗读语篇语料库,提取每个语音段基于子段拼接的短时谱信息,分别构建基于MFCC算法的短时谱特征集和基于RASTA-PLP算法的短时谱特征集;并选用NaiveBayes分类器对这两类基于子段拼接的特征集进行建模,这种分类方法充分利用了当前语音段的相关语音特性;基于子段拼接的MFCC短时谱特征组和基于子段拼接的RASTA-PLP短时谱特征组在ASCCD上能够分别得到82.1%和80.8%的汉语重音检测正确率。实验结果证明,基于子段拼接特征规整方法可以用于汉语重音检测研究中。

关 键 词：重音 重音检测 子段拼接 短时谱特征 

分 类 号：TP319[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]