10.3969/j.issn.1000-3428.2012.11.049
基于长时性特征的音位属性检测方法
提出一种基于长时性信息的音位属性检测方法,该方法通过高、低两层时间延迟神经网络(TDNN)进行实现,低层TDNN在短时特征上进行音位属性的检测,高层TDNN在低层检测结果的基础上,对更长时段上的信息进行融合.实验结果表明,引入长时性特征使得音位属性检测率提升约3%,将音位属性后验概率作为音素识别系统的观测特征,使用长时性特征的识别结果提升约1.7%.
音位属性、长时特征、层级结构、人工神经网络、隐马尔可夫模型、音素识别
38
TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61175017
2012-09-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
160-162,166