方言辨识

作品数：33被引量：66H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：顾明亮夏玉果张宁钱盛友马勇更多>>
相关机构：徐州师范大学江苏师范大学湖南师范大学浙江师范大学更多>>
相关期刊：《计算机技术与发展》《计算机与数字工程》《广东教育（职教）》《计算技术与自动化》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 
融合一维卷积和长短期记忆网络的同片区方言辨识被引量：1
《兰州文理学院学报（自然科学版）》2023年第1期45-49,55,共6页宋朝阳 吴畏 
2020年度安徽高校自然科学研究项目(KJ2020A1125)。
当前方言辨识算法研究大多针对不同方言片区的分类,而对同片区方言的辨识研究相对有限.针对此问题,本文采集皖北地区同片区方言数据作为研究对象,对现有的端到端语种识别算法进行分析和改进,提出融合一维卷积和长短期记忆的非顺序网络...
关键词：同片区方言辨识 频谱特征 长短期记忆网络 卷积神经网络 
基于语谱图HOG特征的两步法长沙话说话人识别被引量：1
《信息技术与信息化》2020年第8期188-192,共5页张明键 张悦 
国家社科基金项目(15BYY097);湖南省自然科学基金项目(2018JJ2107);湖南省社科基金项目(14YBA147);湖南省教育厅优秀青年科研项目(16B048)的资助。
针对非单一语种的情况,本文提出了一种基于语谱图方向梯度直方图(HOG)特征的两步法长沙话说话人识别算法。语谱图的方向梯度直方图特征描述了语谱图的纹理信息。算法利用支持向量机(SVM)对语谱图的方向梯度直方图进行分类,完成小样本的...
关键词：语谱图 方向梯度直方图 支持向量机 方言辨识 说话人识别 
基于语谱图和深度置信网络的方言自动辨识与说话人识别被引量：1
《电子技术与软件工程》2020年第14期151-154,共4页张明键 张悦 
国家社科基金项目(15BYY097);湖南省自然科学基金项目(2018JJ2107);湖南省社科基金项目(14YBA147)的资助
本文提出了基于深度置信网络(DBN)的长沙方言自动辨识和说话人识别算法。算法将语音信号转化为语谱图,利用局部二值模式(LBP)所表现的语谱图纹理信息作为区分不同语种和不同说话人的特征。分类器使用深度置信网络,完成小样本的长沙方言...
关键词：语谱图 深度置信网络 局部二值模式 方言辨识 说话人识别 
基于GRU-HMM声学模型的湖南方言辨识被引量：2
《计算机与数字工程》2019年第3期493-496,538,共5页谢可欣 董胡 邹孝 汤琛 钱盛友 
国家自然科学基金项目(编号:11474090;11774088);湖南省教育厅优秀青年基金项目(编号:17B025);湖南省自然科学青年基金项目(编号:2018JJ3557)资助
建立了一种基于门控循环单元(GRU)神经网络和隐马尔科夫模型(HMM)结合的声学模型。采用梅尔倒谱系数(MFCC)作为该声学模型的输入,利用GRU概率值通过HMM模型进行统计和重新评估,最终得到辨识结果。用该方法对湖南方言进行了辨识研究,实...
关键词：门控循环单元(GRU) 隐马尔科夫模型(HMM) 声学模型 梅尔倒谱系数(MFCC) 湖南方言辨识 
基于改进的长短期神经网络的贵州方言辨识系统的设计与实现被引量：3
《科学技术与工程》2019年第5期203-210,共8页艾虎 李菲 
贵州省科技计划项目(黔科合【2016】支撑2847)资助
汉语方言的辨识能为案件侦破提供重要的线索,为了对贵州方言进行辨识,设计并实现了贵州方言辨识系统;该系统采用Client/Server与Browser/Server相结合的架构,其用户端采用Matlab实现并具有改进的长短期记忆神经网络算法,主要用于方言的...
关键词：汉语方言辨识系统 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 ASP.NET C# Matlab 
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 
巧用粤语方言辨识字形
《广东教育（职教）》2017年第9期119-120,共2页封蕾 
《2017年广东省高职高考〈语文〉科考试大纲》中规定：识记现代汉语常用字的字形。考查的内容是《现代汉语常用字表》中的2500个常用字和1000个次常用字。细分来讲就包括：①能准确区分常见的同音近音字；②能够辨识简单的形似字；③理...
关键词：字形规范 《现代汉语常用字表》 辨识 方言 粤语 巧用 多音多义字 考试大纲 
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 
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