基于SVM的非特定人声调识别的研究

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英文篇名：Study of speaker-independent tone recognition based on support vector machine 中文刊名：计算机工程与应用 英文刊名：Computer Engineering and Applications 作者：肖汉光 ; 蔡从中 英文作者：XIAO Han-guang1 ; CAI Cong-zhong2 1.School of Mathematics and Physics ; Chongqing Institute of Technology ; Chongqing 400054 ; China 2.School of Mathematics and Physics ; Chongqing University ; Chongqing 400044 ; China 中文关键词：声调识别 ; 特征提取 ; Mel频率倒谱系数(MFCC) ; 支持向量机 英文关键词：tone recognition ; feature extraction ; Mel-Frequency Cepstrum Coefficients(MFCCs) ; Support Vector Machine(SVM) 出版日期：2009-03-21 机构：重庆工学院数理学院;重庆大学数理学院; 年：2009 期：09 出版单位：计算机工程与应用

摘要

在建立非特定人普通话四声语调语音数据库的基础上,采用Mel频率倒谱系数(MFCCs)对语音数据进行特征参数的提取,并利用支持向量机(SVM)对语音中的四种声调进行了训练和识别研究。实验结果表明MFCCs和SVM的结合得到的平均识别率达到了97.6%。
A speaker-independent tone database of Chinese speech(putonghua) is established.The Mel-frequency cepstrum coefficients(MFCCs) are used for extraction of the tone feature parameters.The four recognizing models of four tones are trained by using support vector machine(SVM) ,and are tested by using the testing tone data.The results show that a recognition accuracy can reach 97.6% by combining MFCCs and SVM.

引文

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