連續(xù)語音聲韻母邊界的確定是分離聲母段和韻母段的直接措施,為解決手工標(biāo)注邊界的高耗時與主觀誤差引入問題,提出一種新的基于支持向量機(jī)（Support Vector Machine,SVM）的聲韻母自動分界算法。該算法選取標(biāo)準(zhǔn)語音語料庫,基于訓(xùn)練集樣本特征及標(biāo)簽訓(xùn)練兩級支持向量機(jī)模型,識別測試集樣本,確定初始聲韻母邊界;基于余弦相似度和歐氏距離兩種相似度判據(jù),獲取頻譜突變點(diǎn),并設(shè)計規(guī)則邊界融合策略,實現(xiàn)安靜環(huán)境下靜音、聲母及韻母邊界的自動準(zhǔn)確切分。以Matlab為仿真平臺,手工標(biāo)注邊界為基準(zhǔn),本文算法在測試集上所得聲韻母切分邊界的F值平均值為94. 01%,表明能夠準(zhǔn)確分離出連續(xù)語音中的聲母段和韻母段。 

【文章來源】：測控技術(shù). 2020,39(11)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 算法實現(xiàn)框架
2 特征提取
    2.1 預(yù)加重
    2.2 加窗分幀
    2.3 梅爾頻率倒譜系數(shù)
3 算法實現(xiàn)步驟
    3.1 語料庫
    3.2 支持向量機(jī)
    3.3 規(guī)則邊界融合策略
        3.3.1 頻譜突變點(diǎn)檢測
        3.3.2 邊界融合規(guī)則
    3.4 邊界評價標(biāo)準(zhǔn)
4 算法仿真結(jié)果
    4.1 SVM模型識別結(jié)果
    4.2 邊界劃分結(jié)果
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]基于語音增強(qiáng)的雙門限語音端點(diǎn)檢測算法[J]. 劉玉珍,田金波.  測控技術(shù). 2016(11)
[4]改進(jìn)的能量譜熵端點(diǎn)檢測算法[J]. 董胡,錢盛友.  測控技術(shù). 2016(06)
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[10]基于多尺度分形維數(shù)的漢語語音聲韻切分[J]. 王帆,鄭方,吳文虎.  清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2002(01)

碩士論文
[1]基于支持向量機(jī)的漢語語音端點(diǎn)檢測和聲韻分離[D]. 蔡魁杰.哈爾濱工程大學(xué) 2007



本文編號：3035182