关于人的语音声调准确识别仿真

摘要：

人的语音声调的准确识别,可以提高语音信号处理效果,保证人机通信的顺利进行.声调识别时,需要获取不同的声调模式,将待识别的声道进行比对,而传统的基于RNN-RBM语言模型的识别方法只能获取语音音素、单词以及语句,不能获取其对应的标准声调模式,无法完成比对,降低了识别的精度.提出基于K-me~s初始化EM算法的语音声调识别方法.通过建立声调信息高斯混合模型,准确的对基频信息概率密度函数进行拟合,采用最大化(EM)算法提取基频特征参数,并以此为基础获取更多的声调模式,利用K-means初始化EM算法,消除EM算法对初始值选取较为敏感的问题,再对高斯混合模型阶数进行预测,提高EM算法执行声调识别精度.仿真结果表明,采用改进的声调识别方法进行声调识别,识别准确率较高,具有一定的实用性.

关键词：高斯混合模型、基频信息、声调识别

所属期刊栏目：34

分类号：TN912.34

在线出版日期：2017-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：161-164,312