您的位置： 专家智库 > >

国家自然科学基金(300800234)

作品数：1 被引量：3H指数：1
相关作者：王健关添叶大田更多>>
相关机构：清华大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
相关领域：电子电信更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电子电信

主题

  • 1篇倒谱
  • 1篇倒谱系数
  • 1篇动态时间弯折
  • 1篇音素
  • 1篇评分
  • 1篇评分模型
  • 1篇谱系数
  • 1篇DTW
  • 1篇MEL频率倒...
  • 1篇MFCC

机构

  • 1篇清华大学

作者

  • 1篇叶大田
  • 1篇关添
  • 1篇王健

传媒

  • 1篇清华大学学报...

年份

  • 1篇2012
共 1 条 记 录，以下是 1-1
全选 清除 导出
排序方式：
基于特征比较和模拟退火-遗传算法的普通话音素评分模型被引量：3
2012年
为了帮助发音困难者障碍者和外语学习者矫正普通话发音错误,提出基于Mel频率倒谱系数(Mel frequencycepstrum coefficient,MFCC)特征比较和模拟退火-遗传算法(simulated annealing genetic algorithm,SAGA)的普通话音素评分模型。该模型采用动态时间弯折(dynamic timewarping,DTW)算法对普通话音素进行相似度比对,并基于SAGA评分机制对发音进行自动评分。本文对比了不同优化算法(SAGA和局部优化算法)、不同DTW算法对语音评分的影响。结果发现:SAGA评分模型下的音素评分正确率大于94%,远远优于局部优化算法。此外,在SAGA评分模型下,搜索路径为平行四边形的改进DTW算法具有最优的评分结果。因此,基于MFCC和SAGA的评分模型适用于普通话音素评分。
王健关添叶大田
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0