【摘 要】
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汉语连续语音音节的自动分割是汉语语音识别和制作语音节库所遇到的第一关键技术.这在许多语音处理领域中是很基本的问题.该文首先对连续语音音节的自动分割研究的现状给予了
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汉语连续语音音节的自动分割是汉语语音识别和制作语音节库所遇到的第一关键技术.这在许多语音处理领域中是很基本的问题.该文首先对连续语音音节的自动分割研究的现状给予了介绍.根据汉语语音的特点及在自动分割时所面临的问题,提出了几种解决算法.在对大量的连续语音数据进行分析的基础上,比较了传统的多阈值、多门限过零率等检测方法,通过实验发现仅仅用时域特征参数很难将音节分割准确,而仅仅利用通过特征提取获得的频域参数LPC倒谱系统也难以准确地找到分割点.由此提出了用时域参数短时能量和平均过零率、频域参数LPC倒谱系数及矢量量化技术相结合的自动分割的算法并给出了系统的实现方案.实验结果表明这种算法的准确率较高.
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