融合上下文短时谱特征的汉语重音检测研究 |
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引用本文: | 赵云雪,张珑,郑世杰.融合上下文短时谱特征的汉语重音检测研究[J].电脑学习,2014(4). |
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作者姓名: | 赵云雪 张珑 郑世杰 |
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作者单位: | 哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院; |
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基金项目: | 黑龙江省自然科学基金(F201321);黑龙江省应用技术研究与开发计划项目(GZ13A003) |
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摘 要: | 重音是语言交流中不可或缺的部分,在语言交流中扮演着非常重要的角色。本文基于ASCCD朗读语篇语料库,使用MFCC算法提取每个语音段的融合上下文子段拼接短时谱信息,构建基于MFCC算法的上下文短时谱特征集;并选用NaiveBayes分类器对这类特征集进行建模,而且将具有最大后验概率的类作为该对象所属的类,这种分类方法充分利用了当前语音段的相关语音特性;融合上下文的MFCC短时谱特征组在ASCCD上能够得到83.6%的汉语重音检测正确率。实验结果证明,融合上下文子段拼接特征规整方法可以用于汉语重音检测研究中。
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关 键 词: | 重音 上下文 短时谱特征 重音检测 |
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