陈楠
- 作品数：7 被引量：15H指数：3
- 供职机构：华南理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 子带特征在英语词重音检测中的应用(英文)
- 2008年
- 对于英语等"重音节拍语言",词重音是一个非常重要的韵律学特征、提出巴克谱子带能量(BSSE),巴克谱子带倒谱(BSSC)和巴克倒谱(BSCC)等三种使用子带方法,模拟人类听觉系统进行英语词重音检测的新特征。首先研究了在英语词重音检测中不同频带的贡献度,然后测试了在连续语音条件下使用这些特征的系统性能。试验结果表明,高频带对重音识别的贡献度比其它频带大,新特征的识别效果也比传统特征好。
- 陈楠贺前华
- 海上风电场升压站电气设计及其可靠性评估
- 风力发电作为当前最具商业开发价值的可再生能源之一,经过几十年的发展,技术逐渐成熟,运行经验也日趋丰富。而凭借风速相对稳定的优势,海上风电的发展及商业运营前景更加广阔。然而,海上风电地处海洋环境,与陆上风电相比,日常运行维...
- 陈楠
- 关键词：海上风电场可靠性评估马尔可夫最小割集
- 基于听觉模型的特征在英语重音检测中的应用被引量：3
- 2009年
- 对于英语等"重音节拍语言",重音是一个非常重要的韵律学特征。从听觉模型的角度出发,利用基音同步幅度峰值特征能同时表征瞬时频率和强度信息的特点进行重音检测。使用基音同步幅度峰值特征以及与传统特征的组合对英语连续语音的试验结果表明,新特征能使系统误识率降低1.5%。
- 陈楠贺前华李韬
- 关键词：听觉模型
- 英语词重音检测新特征研究及应用
- 英语是一种“重音语言”，重音既是英语语音结构的组成部分，又具有区别词义和词性的功能，同时还是语调和说话节奏结构的基础。英语词重音检测一般使用时长、能量和基音等声学特征。由于这些特征除表征重音信息外，还包含大量其它语音信息...
- 陈楠
- 关键词：基音同步计算机辅助语言学习非线性语言学习系统听觉模型
- 文献传递
- 基于谱稳定性特征的语音与笑声区分新方法被引量：4
- 2008年
- 该文提出一种采用谱稳定性作为特征参数的区分语音与笑声的新方法。通过分析语音与笑声的谱稳定性参数的特性,发现前者明显小于后者,这表明谱稳定性可以作为区分语音与笑声的特征参数。比较了采用谱稳定性参数、Mel频率倒谱系数、感知线性预测和基音频率等特征参数在相同实验条件下区分语音与笑声的性能。实验结果表明:在特定人和非特定人情况下,采用谱稳定性作为特征参数区分语音与笑声的正确率分别为90.74%和73.63%,其区分能力优于其它特征参数。
- 李艳雄贺前华陈楠齐朝晖
- 非线性加权能量特征在英语词重音检测中的应用被引量：2
- 2008年
- 为了解决传统特征在重音检测中鲁棒性不高的问题,根据重音的定义,以单词为单位,考察词内各音素携带基音同步动态短时帧能量的差异,同时引入非线性加权因子,提出非线性加权能量特征。使用非线性加权能量特征以及与传统特征的特征组合对英语连续语音的实验结粜表明,非线性加权能量特征比传统特征鲁棒性更高,联合使用新特征与传统特征,可使系统误识率下降3.58%。
- 陈楠贺前华
- 关键词：重音语词基音同步
- 基音同步帧长特征在英语词重音检测中的应用被引量：4
- 2008年
- 对于英语等"重音节拍语言",重音是一个非常重要的韵律学特征。针对传统特征提取中固定帧长方式存在的缺点,使用基音同步帧特征分析方法,提出了基于动态帧长的基音同步能量和基音同步峰值特征。在使用新特征对英语连续语音进行词重音检测时发现,联合使用新特征与传统特征,可使误识率下降6.65%。
- 陈楠贺前华王伟凝陈荣研
- 关键词：基音同步
