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贵州省中部苗语音素边界检测方法研究
被引量:
2
1
作者
李学林
赵冬梅
梁明秀
《现代信息科技》
2020年第3期19-21,共3页
音素分割是语音研究的一个主要组成部分,在大词汇量连续语音识别及语音合成的过程中起着重要的作用。文章以贵州省中部苗语作为研究对象,对其进行特征的提取和音素边界划分。通过对录音的频谱能量进行低频、中频和高频的均值计算,找到...
音素分割是语音研究的一个主要组成部分,在大词汇量连续语音识别及语音合成的过程中起着重要的作用。文章以贵州省中部苗语作为研究对象,对其进行特征的提取和音素边界划分。通过对录音的频谱能量进行低频、中频和高频的均值计算,找到各个频段均值点组成的波形突变点作为边界,去掉宽度低于20 ms的边界,然后将得到的边界点进行排序,再一次筛选出宽度大于20 ms的边界,得出划分的边界点。在一定的容错范围内,准确率能够达到83%。
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关键词
苗族语音
praat标注
语谱能量
语音分割
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职称材料
题名
贵州省中部苗语音素边界检测方法研究
被引量:
2
1
作者
李学林
赵冬梅
梁明秀
机构
贵州民族大学
出处
《现代信息科技》
2020年第3期19-21,共3页
基金
贵州民族大学校级课题([2018]5773-QN02)。
文摘
音素分割是语音研究的一个主要组成部分,在大词汇量连续语音识别及语音合成的过程中起着重要的作用。文章以贵州省中部苗语作为研究对象,对其进行特征的提取和音素边界划分。通过对录音的频谱能量进行低频、中频和高频的均值计算,找到各个频段均值点组成的波形突变点作为边界,去掉宽度低于20 ms的边界,然后将得到的边界点进行排序,再一次筛选出宽度大于20 ms的边界,得出划分的边界点。在一定的容错范围内,准确率能够达到83%。
关键词
苗族语音
praat标注
语谱能量
语音分割
Keywords
Miao nationality’s voice
praat
annotation
spectrogram energy
speech segmentation
分类号
TN912 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
贵州省中部苗语音素边界检测方法研究
李学林
赵冬梅
梁明秀
《现代信息科技》
2020
2
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