【摘 要】
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随着普通话水平考试的普及,普通话水平测试系统的自动化变得日益迫切。为了建立自动的普通话水平测试系统,如何快速准确的对普通话测试命题说话内容进行缺时检测是一个关键问
【机 构】
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沈阳师范大学教师专业发展学院,沈阳航空航天大学自动化学院,辽宁省语言文字应用中心
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随着普通话水平考试的普及,普通话水平测试系统的自动化变得日益迫切。为了建立自动的普通话水平测试系统,如何快速准确的对普通话测试命题说话内容进行缺时检测是一个关键问题。将语音信号分成若干窗口,采用EMD分解算法将窗口信号分解为若干IMF。在每一窗口上利用Hilbert-Huang变换获取每个IMF分量的瞬时幅值和频率。利用瞬时幅值和频率构造每个IMF分量的能频值。将所有IMF分量的能频值组成该段的能频值特征向量,利用该能频值特征向量来区分信号中的静音段和语音段。最后通过计算相邻静音段的最大时长判断是否缺时,并采用一种规则消除因强噪声信号而引起的某一段能频值过大的影响。实验表明,笔者所设计的算法对普通话水平考试中的缺时检测有良好的效果。
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