仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
2009年
9期
1950-1955
,共6页
语音分类%能量分布%高斯混合模型%最大后验概率
語音分類%能量分佈%高斯混閤模型%最大後驗概率
어음분류%능량분포%고사혼합모형%최대후험개솔
语音分类是语音信号处理的重要组成部分.准确快速地对语音进行分类在语音编码、语音合成中有着重要的意义.针对当前一些常用分类特征和分类算法的不足,本文提出一种利用语音的Mel频率子带能量作为分类特征,建立高斯混合模型(GMM),运用最大后验概率准则对清音、浊辅音、元音分类的算法.仿真实验表明,在噪音环境下该算法仍可准确进行语音信号分类.
語音分類是語音信號處理的重要組成部分.準確快速地對語音進行分類在語音編碼、語音閤成中有著重要的意義.針對噹前一些常用分類特徵和分類算法的不足,本文提齣一種利用語音的Mel頻率子帶能量作為分類特徵,建立高斯混閤模型(GMM),運用最大後驗概率準則對清音、濁輔音、元音分類的算法.倣真實驗錶明,在譟音環境下該算法仍可準確進行語音信號分類.
어음분류시어음신호처리적중요조성부분.준학쾌속지대어음진행분류재어음편마、어음합성중유착중요적의의.침대당전일사상용분류특정화분류산법적불족,본문제출일충이용어음적Mel빈솔자대능량작위분류특정,건립고사혼합모형(GMM),운용최대후험개솔준칙대청음、탁보음、원음분류적산법.방진실험표명,재조음배경하해산법잉가준학진행어음신호분류.
