本文選題：元音檢測(cè) + 俄語(yǔ)語(yǔ)音音節(jié)切分�。� 參考：《鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版)》2017年04期

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)端點(diǎn)檢測(cè)算法因忽視語(yǔ)言特點(diǎn)導(dǎo)致的檢測(cè)精度不足問(wèn)題,結(jié)合元音中心論、響度說(shuō)、合張運(yùn)動(dòng)說(shuō)等俄語(yǔ)音節(jié)理論,提出一種面向俄語(yǔ)語(yǔ)音的音節(jié)端點(diǎn)檢測(cè)算法.算法利用共振峰能量檢測(cè)元音,并根據(jù)元音動(dòng)態(tài)調(diào)整門(mén)限,基于短時(shí)過(guò)零率和能熵比提取和切分音節(jié).算法在元音檢測(cè)中查準(zhǔn)率為84.9%,查全率為87%,音節(jié)切分的正確率為78.6%,端點(diǎn)檢測(cè)精度為91.6%,較傳統(tǒng)算法剔除了音節(jié)間的無(wú)話幀,提高了端點(diǎn)檢測(cè)的精度.
[Abstract]:In order to solve the problem that the traditional endpoint detection algorithm neglects the language characteristics, this paper proposes a syllable endpoint detection algorithm for Russian speech based on the Russian syllable theory such as vowel center theory, loudness theory and closing motion theory. The algorithm uses resonance peak energy to detect vowels and adjusts the threshold dynamically according to vowels. The threshold is extracted and segmented based on short-time zero-crossing rate and energy entropy ratio. The precision of the algorithm in vowel detection is 84.9, the recall is 87, the correct rate of syllable segmentation is 78.6, and the accuracy of endpoint detection is 91.6. Compared with the traditional algorithm, the voiceless frame between syllables is eliminated and the accuracy of endpoint detection is improved.
【作者單位】： 信息工程大學(xué)洛陽(yáng)校區(qū)工程系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(11590771)
【分類(lèi)號(hào)】：TN912.3

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本文編號(hào)：1917446