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题名基于SDC特征和GMM-UBM模型的自动语种识别
被引量：14
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作者
姜洪臣
郑榕
张树武
徐波
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机构
中国科学院自动化研究所
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2007年第1期49-53,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60475014)
国家高技术研究发展计划资助项目(2003AA1155202005AA114130)
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文摘
本文提出了一种基于SDC特征和GMM-UBM模型的自动语种识别方法。SDC特征由许多语音帧的一阶差分谱连接扩展而成,与传统的MFCC特征相比,包含了更多的时序特征信息。UBM模型反映了所有待识别语种的特征分布特性,借助贝叶斯自适应算法可以快速得到每个语种的模型。与传统的GMM方法相比,该方法的训练和识别的速度更快。该方法对OGI电话语音库中11个语种进行了测试,其10秒、30秒和45秒句子的最佳识别正确率分别为72.38%、82.62%和85.23%,识别速度约为0.03倍实时。
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关键词
计算机应用
中文信息处理
sdc特征
GMM-UBM模型
贝叶斯自适应
自动语种识别
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Keywords
computer application
Chinese information processing
shifted delta cepstra
GMM-UBM model
Bayesian adaptation
automatic language identification
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名语音信号的动态时频倒谱特征
被引量：2
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作者
孙平
顾明亮
张彪
高原
张宁
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机构
徐州师范大学物理与电子工程学院
徐州师范大学语言科学学院
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出处
《徐州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2011年第3期58-61,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61040053)
江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(CXZZ11-0903)
徐州师范大学研究生科研创新计划资助项目(2010YLB027)
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文摘
汉语方言辨识中常用的转移差分倒谱(SDC)特征往往存在较多的冗余信息.对此,提出动态时频倒谱(DT-FC)特征.首先对倒谱矩阵进行离散余弦变换(DCT),然后对变换后的矩阵元素进行重组.基于新特征,在高斯混合模型系统下对闽、粤、吴3种方言进行辨识.实验结果表明,DTFC特征的性能明显优于SDC特征,其平均辨识率可达98.89%,较SDC特征提高了3.1%.
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关键词
方言辨识
sdc特征
DTFC特征
高斯混合模型
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Keywords
dialect identification
shifted delta cepstral（sdc） feature
dynamic time-frequency cepstral（DTFC） feature
Gaussian mixed model（GMM）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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