林玮
- 作品数：2 被引量：44H指数：2
- 供职机构：南京大学物理学院声学研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 汉语耳语音孤立字识别研究被引量：11
- 2006年
- 耳语音识别有着广泛的应用前景,是一个全新的课题。但是由于耳语音本身的特点,如声级低、没有基频等,给耳语音识别研究带来了困难。本文根据耳语音信号发音模型,结合耳语音的声学特性,建立了一个汉语耳语音孤立字识别系统。由于耳语音信噪比低,必须对其进行语音增强处理, 同时在识别系统中应用声调信息提高了识别性能。实验结果说明了MFCC结合幅值包络可作为汉语耳语音自动识别的特征参数,在小字库内用HMM模型识别得出的识别率为90．4％。
- 杨莉莉林玮徐柏龄
- 关键词：耳语音语音识别语音增强
- 基于修正MFCC参数汉语耳语音的话者识别被引量：36
- 2006年
- 耳语音的话者识别是一个较新的研究课题,许多参数模型与正常音存在差异.例如话者识别中常见的M el倒谱系数(MFCC)应用于耳语音中就存在共振峰和听觉敏感区域定位的偏差.基于对耳语音共振峰位置、能量以及人耳对耳语音听觉模型的研究提出了修正MFCC参数MFCCM和MFCCExp-Log,并结合两种参数的特点,改进了传统隐马尔可夫模型,建立了适用于耳语音的汉语话者识别系统.通过1 600个音的话者识别实验得出采用MFCCM的正确率为88.88%;MFCCExp-Log参数为91.38%;如果采用改进隐马尔可夫模型正确率可以提高到92.31%,均高于传统参数模型.实验表明,修正MFCC参数可以作为表征耳语音特点的参数,它提高了耳语音话者识别系统的识别率.
- 林玮杨莉莉徐柏龄
- 关键词：耳语音话者识别MFCC参数隐马尔可夫模型
