| 语音识别中声效模式的分析及检测 |
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| 引用本文： | 晁浩,宋成,彭维平.语音识别中声效模式的分析及检测[J].计算机应用研究,2015,32(8). |
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| 作者姓名： | 晁浩 宋成 彭维平 |
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| 作者单位： | 河南理工大学 计算机科学与技术学院,河南理工大学 计算机科学与技术学院,河南理工大学 计算机科学与技术学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61300124);河南省基础与前沿技术研究计划资助项目(132300410332)；河南省科技厅科技攻关计划(132102210123)；河南省教育厅科技攻关计划(13A520321) |
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| 摘 要： | 针对声效相关的语音识别鲁棒性问题,在分析了声效变化情况下声强、时长、帧能量分布以及频谱倾斜能方面特性的基础上,建立了基于GMM的声效检测器。同时,还研究了声效变化对语音识别精度的影响,并提出了基于多模型框架的语音识别算法。汉语孤立词语音识别实验显示,除正常模式的语音识别精度略有下降外,其它四种声效模式的识别精度均有大幅度的提高。实验结果表明语音信号的声强、时长、帧能量分布以及频谱倾斜等信息能够用于识别声效模式,而多模型框架是解决声效相关的语音识别鲁棒性问题的有效方法。
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| 关 键 词： | 语音识别 声效 多模型框架 高斯混合模型 孤立词 |
| 收稿时间： | 2014/7/16 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2014/10/31 0:00:00 |
Analysis and detection of vocal effort for speech recognition |
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| Hao Chao,Ceng Song and Weiping Peng.Analysis and detection of vocal effort for speech recognition[J].Application Research of Computers,2015,32(8). |
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| Authors: | Hao Chao Ceng Song and Weiping Peng |
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| Affiliation: | School of Computer Science and Technology,Henan Polytechnic University,Jiaozuo City,Henan Province,454000,School of Computer Science and Technology,Henan Polytechnic University,Jiaozuo City,Henan Province,454000,School of Computer Science and Technology,Henan Polytechnic University,Jiaozuo City,Henan Province,454000 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Speech recognition Vocal effort Multiple model framework Gaussian mixture model Isolated-word |
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