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一种基于小波变换和隐Markov模型的声调识别方法

程俊 易克初 李兵兵

程俊, 易克初, 李兵兵. 一种基于小波变换和隐Markov模型的声调识别方法[J]. 电子与信息学报, 1997, 19(2): 177-182.
引用本文: 程俊, 易克初, 李兵兵. 一种基于小波变换和隐Markov模型的声调识别方法[J]. 电子与信息学报, 1997, 19(2): 177-182.
Cheng Jun, Yi kechu, Li Bingbing. A TONE RECOGNIZER USING WAVELET TRANSFORM AND HIDDEN MARKOV MODEL[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1997, 19(2): 177-182.
Citation: Cheng Jun, Yi kechu, Li Bingbing. A TONE RECOGNIZER USING WAVELET TRANSFORM AND HIDDEN MARKOV MODEL[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1997, 19(2): 177-182.

一种基于小波变换和隐Markov模型的声调识别方法

A TONE RECOGNIZER USING WAVELET TRANSFORM AND HIDDEN MARKOV MODEL

  • 摘要: 本文给出了一种基于小波变换和隐Markov模型(HMM)的声调识别方法。根据小波变换检测信号突变的性质,充分利用多分辨率分析,准确可靠地实现了基音检测;采用分划Gauss混合(PGM)概率密度函数的HMM进行汉语声调识别,推导出用PGM函数的Viterbi算法的简化递推式。在匹配计算量大大减小的情况下,特定人的四声识别率为97.22%,非特定人达到94.47%。
  • 拉宾纳 L R,谢弗 R W.语音信号数字处理.北京:科学出版社,1983,第7.3节.[2]Yang W, Lee J, Chang Y, Wang H. Hidden A4arkov Model for mandarin lexical tone recognition. IEEE Trans. on ASSP, 1988, ASSP-36(7): 988-992.[3]Mallat S, Zhong S. Characterization of signals from multiscale edges. IEEE Trans. on PAMI, 1992, PAMI-14(7): 710-732.[4]程俊,张璞,戴善荣,易克初.小波变换用于信号突变的检测.通信学报,1995, 16(3): 96-104.[5]Kadambe S, Boudreaux-Bartels G F. Application of the wavelet transform for pitch detection of[6]speech signals. IEEE Trans. on IT, 1992, IT-38(2): 917-924.[7]Cheng J, Zhang P, Dai S R, Hu Z. An event based pitch detector using fast wavelet transform. In ed.Yuan B Z. Proceeding of International Conference on Signal Processing(vol.l). Beijing: International Academic Publishers, 1993, 683-686.[8]Juang B H, Rabiner L R. Mixture autoregressive hidden Markov models for speech signals. IEEE Trans. on ASSP, 1985, ASSP-33(6): 1404-1413.[9]Lee Y, Lee L. Continuous hidden Markov models integrating transitional and instantaneous features for Mandarin syllable recognition[J].Computer Speech and Language.1993, 7:247-263[10]胡征,杨有为.矢量量化原理与应用.西安:西安电子科技大学出版社,1988,第二章.
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出版历程
  • 收稿日期:  1995-04-05
  • 修回日期:  1995-09-21
  • 刊出日期:  1997-03-19

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