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基于骨导麦克风数据的咀嚼发音类型自动识别与分类方法
被引量:
1
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作者
更太加
张新意
魏建国
《声学技术》
CSCD
北大核心
2022年第4期556-561,共6页
口腔运动与人们的饮食规律息息相关,该文通过对口腔运动状态的分析识别来监测人们的饮食规律,以此来指导人们的饮食习惯。借助语音识别技术的思想和方法,分析识别口腔运动产生的骨导音,为提升识别效率,采用了传统的隐马尔可夫模型。基...
口腔运动与人们的饮食规律息息相关,该文通过对口腔运动状态的分析识别来监测人们的饮食规律,以此来指导人们的饮食习惯。借助语音识别技术的思想和方法,分析识别口腔运动产生的骨导音,为提升识别效率,采用了传统的隐马尔可夫模型。基于隐马尔可夫模型建立了一套骨导音识别系统,在进行骨导音识别之前,通过分帧加窗、提取梅尔频率倒谱系数,对其进行模型训练;在识别过程中,找出与待测音频信号和模板库中匹配度最高的模型,以其模型输出结果作为最后的识别结果。该方法的识别结果可以达到84%,实验结果表明该方法具有一定的可行性。
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关键词
梅尔倒谱系数
隐马尔可夫模型
HTK工具
口腔运动状态
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题名
基于骨导麦克风数据的咀嚼发音类型自动识别与分类方法
被引量:
1
1
作者
更太加
张新意
魏建国
机构
青海民族大学人工智能应用技术国家民委重点实验室
天津大学智能与计算学部
出处
《声学技术》
CSCD
北大核心
2022年第4期556-561,共6页
基金
国家重点研发计划(2020YFC2004100)
国家自然科学基金(61876131,U1936102)
天津市人工智能重点项目(19ZXZNGX00030)。
文摘
口腔运动与人们的饮食规律息息相关,该文通过对口腔运动状态的分析识别来监测人们的饮食规律,以此来指导人们的饮食习惯。借助语音识别技术的思想和方法,分析识别口腔运动产生的骨导音,为提升识别效率,采用了传统的隐马尔可夫模型。基于隐马尔可夫模型建立了一套骨导音识别系统,在进行骨导音识别之前,通过分帧加窗、提取梅尔频率倒谱系数,对其进行模型训练;在识别过程中,找出与待测音频信号和模板库中匹配度最高的模型,以其模型输出结果作为最后的识别结果。该方法的识别结果可以达到84%,实验结果表明该方法具有一定的可行性。
关键词
梅尔倒谱系数
隐马尔可夫模型
HTK工具
口腔运动状态
Keywords
Mel frequency cepstral coefficients(MFCC)
hidden Markov model(HMM)
HTK toolkit
recognition of oral movement
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于骨导麦克风数据的咀嚼发音类型自动识别与分类方法
更太加
张新意
魏建国
《声学技术》
CSCD
北大核心
2022
1
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