汉语方言辨识

作品数：18被引量：41H指数：5
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相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
相关作者：顾明亮夏玉果马勇金赟张长水更多>>
相关机构：徐州师范大学江苏师范大学浙江师范大学清华大学更多>>
相关期刊：《科学技术与工程》《计算机工程与应用》《电脑与信息技术》《广西科学》更多>>
相关基金：江苏省哲学社会科学“十五”规划基金国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目江苏省普通高校研究生科研创新计划项目更多>>
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基于特征选择的方言辨别模型
《信息技术》2024年第10期102-110,119,共10页艾虎 李菲 
贵州省教育厅创新群体项目(黔教合KY字[2021]023)。
为了从语音样本中选择数量最少的相关特征变量,并让基于随机森林(RF)的贵州汉语方言辨别模型达到所需的精度。该研究采用基于随机森林的差异排序向后消除法(SDBE),利用Python 3.6,对贵州3个市县群的汉语方言语音样本进行特征选择,并与...
关键词：汉语方言辨识 梅尔频率倒谱系数 特征选择 随机森林 向后消除法 
基于改进的长短期记忆神经网络方言辨识模型被引量：5
《科学技术与工程》2019年第2期163-169,共7页艾虎 李菲 
贵州省科技计划(黔科合[2016]支撑2847)资助
在案件侦破中,方言的辨别能提供重要线索。为了对汉语方言进行辨别,基于长短期记忆神经网络(LSTM)的方言辨识模型被提出,语音样本数据,其中包括地区口头禅,均采集于贵州省6个地区,并提取梅尔频率倒谱系数(MFCC),每份语音样本MFCC后面加...
关键词：汉语方言辨识 梅尔频率倒谱系数 地区口头禅 奇异值分解 长短期记忆神经网络 
基于改进的卷积神经网络的贵州方言辨识
《现代信息科技》2019年第1期5-10,共6页艾虎 李菲 
贵州省科技计划项目(黔科合[2016]支撑2847)资助
方言的辨别可为案件侦破提供重要线索,本文针对贵州方言辨别提出一种有效的方言辨识模型,从贵州省6个地区采集时长不等的语音样本,提取梅尔频率倒谱系数MFCC,然后利用多级二维离散小波变换提取MFCC中的低频分量同时进行压缩,然后采用滑...
关键词：汉语方言辨识 梅尔频率倒谱系数 二维离散小波变换 奇异值分解 卷积神经网络 
全局信息融合的汉语方言自动辨识
《计算机工程与应用》2017年第17期160-165,共6页邱远航 顾明亮 马勇 金赟 韩军 赵冬梅 赵呈昊 
国家自然科学基金(No.61040053;No.61673196);江苏省高校哲学社会科学重点研究基地重大项目(No.2012JDXM016);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(No.KYLX15_1463)
提出身份认证矢量(Identity vector,I-vector)结合韵律信息的汉语方言辨识方法。全差异空间替代本征音与本征信道空间,将高维超矢量映射为低维I-vector表示,并进行信道补偿与特征降维处理。汉语是有调语言,各方言在其韵律结构上具有明...
关键词：汉语方言辨识 韵律特征 I-vector 特征融合 
融合多样性测度的汉语方言主动辨识方法被引量：2
《计算机工程与应用》2017年第15期149-154,共6页夏玉果 戴红霞 顾明亮 
国家自然科学基金(No.61040053)
为了解决方言辨识系统中训练样本冗余的问题,提出了一种融合多样性测度的汉语方言主动辨识方法。利用SVM分类器选取不确定性的样本。根据样本间分布情况的测度算法,选取出兼具多样性的训练样本,经过多次迭代将这些最具区别性的样本组成...
关键词：汉语方言辨识 主动学习 支持矢量机 多样性测度 
基于DBF的汉语方言自动辨识被引量：2
《电声技术》2017年第4期120-124,共5页韩军 
在汉语方言辨识中,传统的声学特征是语音信号的谱特征的参数化表示,常常包含说话人、信道、背景噪声等冗余信息,针对上述问题将深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)引入特征提取之中,提出了与音素层面相关的深度瓶颈特征(Deep Bottle...
关键词：汉语方言辨识 深度神经网络 深度瓶颈特征 
基于联合多样性密度的汉语方言辨识被引量：6
《计算机工程与应用》2016年第10期161-166,共6页顾明亮 张世形 张浩 张宁 
国家自然科学基金(No.61040053);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(No.CXZZ12_0977)
为了解决汉语方言模型设计较为单一的问题,提高方言辨识的效率,提出了一种基于联合多样性密度的汉语方言辨识方法。多样性密度算法是多示例学习中的一种经典算法,联合多样性密度算法是对其的改进应用。该方法首先将方言进行预分类为多...
关键词：汉语方言辨识 多示例学习 多样性密度 K近邻 平均最近距离 
基于流形学习与特征融合的汉语方言辨识被引量：5
《计算机工程与应用》2015年第7期233-237,共5页贾晶晶 顾明亮 朱恂 张世形 
国家自然科学基金(No.61040053);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(No.CXZZ12_0977;No.CXZZ12_0976);江苏师范大学研究生校重点课题(No.2013YZD010)
提出了一种基于流形学习的特征提取方法,将流形学习有效地应用于汉语方言辨识。针对语音语谱特征空间维数较高的问题,利用局部线性嵌入(LLE)方法降维并与MFCC特征进行融合,融合结果作为新特征用于汉语方言辨识。仿真实验表明,LLE算法能...
关键词：流形学习 局部线性嵌入 特征融合 汉语方言辨识 
基于动态贝叶斯网络的汉语方言辨识
《计算机技术与发展》2012年第11期179-182,共4页周杰 顾明亮 张宁 杨帆 
国家自然科学基金(61040053)
方言的差异性在语音层面上反映在时间序列结构的不同。传统的语音建模方法只能建立稳定的时间序列结构,而方言语音是典型的动态时变时间序列结构。为了更好地提取方言时间序列结构,文中采用动态贝叶斯网路(DBN)进行建模分析,并对DBN的...
关键词：动态贝叶斯网络 汉语方言辨识 联合树算法 
基于聚类支持矢量机的汉语方言辨识
《计算机与数字工程》2012年第5期15-17,37,共4页夏玉果 顾明亮 
该文提出了一种新的汉语方言辨识方法,来解决在总多辨识系统中存在的较弱辨识能力的问题,这种新方法运用高斯混合模型和N元语言模型,来产生一个全局的语言特征,然后使用聚类支持矢量机来做最后的分类。实验结果表明该方法不仅可以提高...
关键词：方言辨识 支持矢量机 高斯混合模型 
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