贺苏宁

作品数：5被引量：4H指数：1
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供职机构：西安电子科技大学更多>>
发文主题：线性预测倒谱系数支持向量机语种识别多语种电话语音识别更多>>
发文领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机工程与应用》《系统工程与电子技术》《计算机应用》《计算机科学》更多>>
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基于相似性和新奇度从音乐中提取代表性摘录
《计算机应用》2007年第3期740-742,共3页吕波 李建彬 贺苏宁 燕继坤 
提出了基于相似性和新奇度提取音乐代表性摘录的方法。最大化片段与整个作品的相似性来找到最相似的摘录,最大化片段的新奇度来找到意义最丰富的摘录,并把这两个参数结合起来寻找最具代表性的摘录,同时引入数学形态滤波对音频信号预处理...
关键词：自相似性 相似性矩阵 新奇度 代表性摘录 
几种小训练样本集的数字语音识别模型的比较性研究被引量：1
《计算机科学》2005年第9期170-175,共6页贺苏宁 虞厥邦 
本文通过对小训练样本集的基于DTW结构的数字语音识别模型的比较性分析,指出其存在的三个一般性问题:(1)DTW逐帧匹配模式割裂了观测向量序列的内在联系;(2)压扩观测向量序列造成局部信息使用的不均匀;(3)计算复杂度高,识别率低。为了解...
关键词：训练样本集 数字语音识别模型 置信度评估 自适应反馈学习 DTW 匹配模式 
一种新型汉字音节整体向量模型的识别研究
《系统工程与电子技术》2005年第2期343-348,356,共7页贺苏宁 虞厥邦 
通过对hiddenmarkovmodel(HMM)和segmentmodel(SM)模型的简要分析,指出了它们的某些缺陷,提出了一种新的基于汉字音节整体的Melfrequencycepstrumcoefficients(MFCC)向量模型。该模型能够根据各个音节的持续时间动态地调整帧长,进而比...
关键词：动态时间伸缩 隐马尔柯夫模型 分段模型 观测向量 时频特征分析 
模糊判决支持向量机在自动语种辨识中的研究
《计算机工程与应用》2004年第21期69-71,共3页张凡 贺苏宁 
国家部委基金项目(编号:514950307)资助
支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的通用学习方法。自动语种辨识是语音信号处理中新出现的分支,也是一项较难的课题。该文提出的模糊判决支持向量机(FDSVM)是对支持向量机的判决结果的合理化改进,并应用于自动...
关键词：模糊判决支持向量机 语种辨识 线性预测倒谱系数 
基于支持向量机的多种语言话音识别研究被引量：3
《计算机应用》2004年第S1期282-284,共3页张凡 贺苏宁 
国防基金项目 (51 4 950 30 7)
提出一种改进的支持向量机 (SVM)———结果模糊化的支持向量机 (RFSVM) ,用它进行多语种识别 ,并利用OGI TS电话语音库对算法进行了测试。实验结果表明 ,该算法对于语言辨识是一种有效的方法。
关键词：语种识别 支持向量机 结果模糊化 线性预测倒谱系数 
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