基于发音特性的摩擦音和塞擦音分类算法

摘要：

提出了一种基于发音特性的摩擦音和塞擦音分类方法,该方法首先基于Seneff听觉谱提取一组描述音段能量分布特性和谱统计量的特征参数,刻画两者在发音过程上的差异,然后采用支持向量机模型实现摩擦音和塞擦音的分类.实验结果表明,其干净语音分类准确率可以达到90.08％,信噪比为5dB的语音分类准确率可达到80.4％,与传统的基于时频能量分布特征的摩擦音和塞擦音分类方法相比,较大地提高了低信噪比下的性能.

关键词：摩擦音与塞擦音分类、发音特性、谱统计量、Seneff听觉模型

所属期刊栏目：39

分类号：TN912.3

资助基金：国家自然科学基金61175107,60872142

在线出版日期：2012-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：211-214