检索结果-南通市图书馆

计算机应用 2015年第1期35卷 257-261页

作者：晁浩宋成彭维平河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000

针对声效(VE)相关的语音识别鲁棒性问题,提出了基于多模型框架的语音识别算法。首先,分析了不同声效模式下语音信号的声学特性以及声效变化对语音识别精度的影响;然后,提出了基于高斯混合模型(GMM)的声效模式检测方法;最后,根据声效检... 详细信息

针对声效(VE)相关的语音识别鲁棒性问题,提出了基于多模型框架的语音识别算法。首先,分析了不同声效模式下语音信号的声学特性以及声效变化对语音识别精度的影响;然后,提出了基于高斯混合模型(GMM)的声效模式检测方法;最后,根据声效检测的结果,训练专门的声学模型用于耳语音识别,而将发音特征与传统的谱特征一起用于其余4种声效模式的语音识别。基于孤立词识别的实验结果显示,采用所提方法后语音识别准确率有了明显的提高:与基线系统相比,所提方法 5种声效的平均字错误率降低了26.69%;与声学模型混合语料训练方法相比,平均字错误率降低了14.51%;与最大似然线性回归(MLLR)自适应方法相比,平均字错误率降低了15.30%。实验结果表明:与传统谱特征相比发音特征对于声效变化更具鲁棒性,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。

关键词：语音识别声效发音特征多模型框架孤立词

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语音识别中声效模式的分析及检测

引用

计算机应用研究 2015年第8期32卷 2292-2294,2338页

作者：晁浩宋成彭维平河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000

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。... 详细信息

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,其他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。

关键词：语音识别声效多模型框架高斯混合模型孤立词

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