【摘要】：以語(yǔ)音信號(hào)的語(yǔ)譜圖作為處理對(duì)象,提出了基于語(yǔ)譜圖二次傅里葉變換對(duì)特定人二字詞匯識(shí)別的方法.首先對(duì)語(yǔ)譜圖二次傅里葉變換頻域圖的圖像意義以及相應(yīng)的語(yǔ)音特性表征進(jìn)行了詳細(xì)剖析;然后對(duì)語(yǔ)譜圖頻域圖像進(jìn)行二進(jìn)寬度行投影,將投影值作為語(yǔ)音識(shí)別特征值,以支持向量機(jī)為分類器,進(jìn)行特定人二字詞匯語(yǔ)音整體識(shí)別.采用1 000個(gè)語(yǔ)音樣本進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn).結(jié)果表明,該方法正確識(shí)別率可達(dá)到92.4%,為漢語(yǔ)詞匯整體識(shí)別提供了新的思路.
[Abstract]:Taking the speech spectrum of speech signal as the processing object, this paper presents a method to recognize the words of a specific person based on the second Fourier transform of the spectral image. Firstly, the image meaning of the frequency domain image of the second Fourier transform and the corresponding speech characteristics are analyzed in detail, and then the binary width line projection is applied to the frequency domain image of the spectrum map, and the projection value is regarded as the feature value of speech recognition. The support vector machine (SVM) is used as a classifier to recognize the whole speech of a specific two-word. The simulation experiment is carried out with 1000 speech samples. The results show that the correct recognition rate of this method can reach 92.4%, which provides a new idea for the whole recognition of Chinese vocabulary.
【作者單位】： 東北師范大學(xué)物理學(xué)院;北京理工大學(xué)光電成像與信息工程研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61471111)
【分類號(hào)】：TN912.3

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本文編號(hào)：2217292