期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于线性预测能量谱系数的自然语音和耳语音的分类研究
被引量:
1
1
作者
姚真真
胡金瑶
艾斯卡尔·艾木都拉
《现代电子技术》
2023年第2期85-90,共6页
在进行语音识别之前对自然语音和耳语音进行预分类,再分别放入各自的识别系统,可以提高耳语语音识别系统的识别性能。基于此,文中提出一个新的特征线性预测能量谱系数(LPESC),在该特征的提取过程中,对提取到的频谱图进行切分,以便获取...
在进行语音识别之前对自然语音和耳语音进行预分类,再分别放入各自的识别系统,可以提高耳语语音识别系统的识别性能。基于此,文中提出一个新的特征线性预测能量谱系数(LPESC),在该特征的提取过程中,对提取到的频谱图进行切分,以便获取到更多的语音信息,并将其用于耳语音分类。此外,还特别设计4种不同的滤波器组,并将提取到的特征应用于7个分类器上。实验结果表明,密集的均匀三角滤波器组更加适合提取该特征,在7种传统分类器上均有较好的分类效果,其中SVM分类效果最好。最后,对比LPESC与传统特征(39维的LFCC和MFCC)在7种分类器上的分类效果,验证新特征的有效性。实验还发现,女生的耳语音有更好的分类效果。
展开更多
关键词
语音分类
语音识别
耳语音
线性预测能量谱系数
特征提取
频谱图切分
结果分析
效果验证
下载PDF
职称材料
题名
基于线性预测能量谱系数的自然语音和耳语音的分类研究
被引量:
1
1
作者
姚真真
胡金瑶
艾斯卡尔·艾木都拉
机构
新疆大学信息科学与工程学院
出处
《现代电子技术》
2023年第2期85-90,共6页
基金
国防科技基础加强计划(2021-JCJQ-JJ-0059)
国家自然科学基金项目(U2003207)。
文摘
在进行语音识别之前对自然语音和耳语音进行预分类,再分别放入各自的识别系统,可以提高耳语语音识别系统的识别性能。基于此,文中提出一个新的特征线性预测能量谱系数(LPESC),在该特征的提取过程中,对提取到的频谱图进行切分,以便获取到更多的语音信息,并将其用于耳语音分类。此外,还特别设计4种不同的滤波器组,并将提取到的特征应用于7个分类器上。实验结果表明,密集的均匀三角滤波器组更加适合提取该特征,在7种传统分类器上均有较好的分类效果,其中SVM分类效果最好。最后,对比LPESC与传统特征(39维的LFCC和MFCC)在7种分类器上的分类效果,验证新特征的有效性。实验还发现,女生的耳语音有更好的分类效果。
关键词
语音分类
语音识别
耳语音
线性预测能量谱系数
特征提取
频谱图切分
结果分析
效果验证
Keywords
speech classification
speech recognition
whispered speech
lpesc
feature extraction
spectrogram segmentation
result analysis
effect verification
分类号
TN911.23-34 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于线性预测能量谱系数的自然语音和耳语音的分类研究
姚真真
胡金瑶
艾斯卡尔·艾木都拉
《现代电子技术》
2023
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部