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>>
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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 
半监督矢量量化的汉语方言辨识被引量：1
《计算机工程与应用》2011年第33期109-111,共3页顾明亮 张彪 
国家社会科学基金重点资助项目(No.01AYY004);江苏省"十五"社科基金资助项目(No.K3-013);江苏省高校自然科学基金资助项目(No.99KJB510002);徐州师范大学重大培育资助项目
提出了一种新的方言码本模型辨识系统。该方法利用半监督的思想对方言语音数据进行矢量量化,形成具有监督信息的码本模型。有效解决了在汉语方言辨识中码本精度不高的问题,系统的识别率有了很大提高。实验结果表明带有监督信息的码本量...
关键词：方言辨识 半监督码本 矢量量化 
基于支撑矢量机的汉语方言辨识被引量：5
《计算机工程与应用》2007年第29期210-213,共4页顾明亮 夏玉果 张长水 
江苏省"十五"社科基金项目( No.K3- 013);江苏省高校自然科学基金( No.99KJB510002);徐州师范大学重大培育项目
统计学习理论证明,支撑矢量机是具有高分类能力和高推广性能的优秀分类器。但由于语音的动态时间属性,它很难直接应用到汉语方言辨识领域。论文利用高斯混合模型和语言模型提取等维的全局语言特征,成功解决了支撑矢量机难于直接处理动...
关键词：方言辨识 支撑矢量机(SVM) 高斯混合模型(GMM) 
基于高斯混合模型的汉语方言辨识系统被引量：9
《计算机工程与应用》2007年第3期204-206,共3页顾明亮 马勇 
江苏省"十五"社科基金资助项目(K3-013);江苏省高校自然科学基金资助项目(99KJB510002)。
建立了一个基于高斯混合模型的汉语方言辨识系统,并给出了模型参数的估计方法,讨论了特征参数和高斯混合数对系统辨识的影响,实验结果表明,系统对同一省内的三种不同方言的辨识率平均可以达到84.17%。
关键词：高斯混合模型 汉语方言辨识 语音识别 
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