基于语音配列的汉语方言自动辨识

本文首先讨论了汉语方言辨识的依据及特征选取的基本原则,并由此导出了区间差分倒谱特征。然后利用GMM符号发生器和N元语言模型及ANN建立了一个方言辨识系统,该系统与传统的语种识别系统相比,具有以下特点:第一,系统不需要标注好的语音库,从而降低了汉语方言语音库建设的劳动强度和要求;第二,GMM符号化器计算量远远低于音素辨识器,从而提高了方言辨识速度,便于今后实时处理。第三,具有更高的辨识效果和更好的容错性。汉语普通话和三种方言辨识实验结果表明,系统平均辨识率可以达到83.8%。

一种新的汉语方言辨识特征

将声学特征与韵律特征相结合,提出一种新的混合区间特征,并将该特征和常见的美尔倒谱系数(MFCC)特征与线性预测倒谱系数(LPCC)特征进行对比,通过符号化语言辨识方法对北方方言、吴方言、粤方言和闽方言进行辨识,以验证混合区间特征的有效性。结果表明,混合区间特征比MFCC特征和LPCC特征具有更好的方言辨识效果,对4种汉语方言15s语音片段的方言辨识率可以达到92%。4种方言中,混合区间特征对闽方言和粤方言的识别率最高,分别达到了96%和95%。