国家自然科学基金(61370034)

作品数：3被引量：15H指数：1
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相关作者：刘加蔡猛田垚何亮史永哲更多>>
相关机构：清华大学中国科学院大学中国科学院电子学研究所更多>>
相关期刊：《清华大学学报（自然科学版）》《计算机工程》《自动化学报》更多>>
相关主题：说话人识别系统说话人识别神经网络BOTTLENECKMLP更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
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基于计算听觉场景分析的说话人转换检测被引量：1
《计算机工程》2018年第2期316-321,共6页杨登舟 刘加 夏善红 
国家自然科学基金"噪声和短语音条件下的说话人识别"(61370034)
在短时语音说话人快速转变的说话人转换检测中,用于训练说话人模型的连续语音较短导致模型不稳健,致使说话人转换检测的性能较差。为此,提出一种新的说话人转换检测方法。借鉴人耳听觉处理机制将语音信号分解为多个子带,可以得到准确的...
关键词：说话人转换检测 计算听觉场景分析 伽马通能量倒谱系数 音高 贝叶斯信息准则 
基于深度神经网络和Bottleneck特征的说话人识别系统被引量：13
《清华大学学报（自然科学版）》2016年第11期1143-1148,共6页田垚 蔡猛 何亮 刘加 
国家自然科学基金资助项目(61273268,61370034,61403224)
近来,一种结合语音识别中深度神经网络（deep neural network,DNN）模型和说话人识别中身份认证矢量（identity vector,i-vector）模型的方法被证明对说话人识别十分有效。为了进一步提升系统性能,该文提出使用基于说话人标签的DNN模型...
关键词：说话人识别 深度神经网络 Bottleneck特征 
基于JSM和MLP改进发音错误检测的方法被引量：1
《自动化学报》2014年第12期2815-2823,共9页袁桦 史永哲 赵军红 刘加 
国家自然科学基金(61370034,61005019,61273268,61105017)资助~~
针对发音错误检测的发音字典生成提出基于联合序列多阶模型(Joint-sequence multi-gram,JSM)和多层神经感知(Multi-layer perception,MLP)的方法.首先使用JSM模型对发音错误进行建模,将标准发音和错误发音组合为发音对,表示它们之间的...
关键词：发音错误检测 联合序列多阶模型 多层神经感知 计算机辅助语言学习 
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