基于多特征融合的GMM汉语普通话口音识别

来源 :华中科技大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：yy349764474

【摘要】

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提出一种基于MFCC和共振峰频率特征的汉语普通话口音识别方法.该方法首先提取Mel频率倒谱系数(MFCC)和共振峰频率特征作为混合高斯模型(GMM)的输入,然后采用期望最大化(EM)算

【作者】

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庞程王秀玲张结刘宏

【机构】

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北京大学深圳研究生院物联网智能感知技术工程实验室,华北电力大学控制与计算机工程学院,

【出处】

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华中科技大学学报(自然科学版)

【发表日期】

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2015年S1期

【关键词】

：

口音识别汉语普通话 Mel频率倒谱系数共振峰频率信息融合加权判别

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提出一种基于MFCC和共振峰频率特征的汉语普通话口音识别方法.该方法首先提取Mel频率倒谱系数(MFCC)和共振峰频率特征作为混合高斯模型(GMM)的输入,然后采用期望最大化(EM)算法训练模型,对两种特征分别建模,最后采用基于最大似然准则(ML)的信息融合策略进行口音判别.实验数据库为7个地区的语音数据.经过交叉验证,该方法对于中国典型地区普通话口音的识别率达到85.61%,比单一使用MFCC特征或共振峰频率特征分别提高了6.62%和32.90%.

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