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基于韵律信息的语种辨识系统
引用本文:侯丽敏,缪炜. 基于韵律信息的语种辨识系统[J]. 上海大学学报(自然科学版), 2009, 15(5): 441-444
作者姓名:侯丽敏  缪炜
作者单位:上海大学,通信与信息工程学院,上海,200072;上海大学,通信与信息工程学院,上海,200072
基金项目:上海市教委重点学科建设资助项目,上海市教委基金资助项目 
摘    要:提出利用超声层次上的韵律信息来进行语种辨识.在子词分割的基础上结合元音/辅音检测模型,将语音分割为CnV的假音节模型,然后对每个假音节提取一个五维的特征韵律参数.分割结果比传统的分割方法更接近实际的音节结构.在韵律系统中,对所有的语言建立高斯混合模型(GMM),研究模型的离散度和模型间的干扰程度.实验表明,韵律模型对不同的语言、不同的语系和同一语系中不同语言均具有一定的区分效果.

关 键 词:语种辨识  韵律  高斯混合模型
收稿时间:2008-06-25

Prosodic Information Used in Language Identification
HOU Li-Min,MIAO Wei. Prosodic Information Used in Language Identification[J]. Journal of Shanghai University(Natural Science), 2009, 15(5): 441-444
Authors:HOU Li-Min  MIAO Wei
Affiliation:School of Communication and Information Engineering, Shanghai University, Shanghai 200072, China
Abstract:This paper deals with automatic language identification based on prosodic features and rhythmic information.A segmentation method has been used to divide the speech signal into sub-word units,and with vowel/consonantal detection,segment the speech into vowel units and consonantal units.Pseudo-syllable units are then produced.Several parameters are extracted and modeled from pseudo-syllable and modeled with a Gaussian mixture model (GMM).Experiments are performed on free and telephone channel speech.The results show that the sub-word system and the rhythmic system are effective.
Keywords:language identification  rhythm  Gaussian mixture model (GMM)
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