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语音倾向性分析中的特征抽取研究
被引量:
1
1
作者
魏平杰
樊兴华
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第12期3580-3583,共4页
提出将声学特征与语义特征相结合来判断语音倾向性的方法。首先从语音中分别提取语义特征及声学特征,然后将语义特征与声学特征进行组合,最后用基于SVM的两步分类方法进行训练和识别。分析和比较了常用的特征及组合,发现将语义特征与声...
提出将声学特征与语义特征相结合来判断语音倾向性的方法。首先从语音中分别提取语义特征及声学特征,然后将语义特征与声学特征进行组合,最后用基于SVM的两步分类方法进行训练和识别。分析和比较了常用的特征及组合,发现将语义特征与声学特征结合起来后效果明显,比单独使用语义特征最高能提高3%,比单独用声学特征的识别率最高能提高14%。
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关键词
倾向性
分析
语音倾向性
声学特征
语义特征
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职称材料
题名
语音倾向性分析中的特征抽取研究
被引量:
1
1
作者
魏平杰
樊兴华
机构
重庆邮电大学中文信息处理研究所计算智能重庆市重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第12期3580-3583,共4页
文摘
提出将声学特征与语义特征相结合来判断语音倾向性的方法。首先从语音中分别提取语义特征及声学特征,然后将语义特征与声学特征进行组合,最后用基于SVM的两步分类方法进行训练和识别。分析和比较了常用的特征及组合,发现将语义特征与声学特征结合起来后效果明显,比单独使用语义特征最高能提高3%,比单独用声学特征的识别率最高能提高14%。
关键词
倾向性
分析
语音倾向性
声学特征
语义特征
Keywords
orientation analysis
speech orientation
acoustic features
semantic features
分类号
TP391.42 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
语音倾向性分析中的特征抽取研究
魏平杰
樊兴华
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014
1
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