资源匮乏多语言的语种辨识技术研究

摘要：

针对现有的语种识别方法对资源丰富、同语系语言的研究较为密集,而对资源匮乏、跨语系语言的研究较少等问题,通过对MFCC、FBank、语谱图等多个特征以及CNN、GRU等多个模型的研究对比,提出了一种基于语谱图特征的CNN-BiGRU的语种识别模型.模型提取语音数据的语谱图,采用卷积网络获取语谱图的视觉特征;通过双向门控循环网络获取时序信息特征;使用全连接网络输出语言种类,实现了资源匮乏、同语系语言以及跨语系多语言的语种识别.在东方语种数据集上进行实验,获得了良好的结果并验证了该方法的有效性.

关键词：语种识别、语谱图、资源匮乏、多语言

所属期刊栏目：39

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家重点研发计划

在线出版日期：2023-02-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：336-341