CAJ | 학술논문

重音是语言交流中不可或缺的部分，在语言交流中扮演着非常重要的角色。本文基于ASCCD朗读语篇语料库，提取每个语音段基于子段拼接的短时谱信息，分别构建基于MFCC算法的短时谱特征集和基于RASTA-PLP算法的短时谱特征集；并选用NaiveBayes分类器对这两类基于子段拼接的特征集进行建模，这种分类方法充分利用了当前语音段的相关语音特性；基于子段拼接的MFCC短时谱特征组和基于子段拼接的RASTA-PLP短时谱特征组在ASCCD上能够分别得到82.1%和80.8%的汉语重音检测正确率。实验结果证明，基于子段拼接特征规整方法可以用于汉语重音检测研究中。
중음시어언교류중불가혹결적부분，재어언교류중분연착비상중요적각색。본문기우ASCCD랑독어편어료고，제취매개어음단기우자단병접적단시보신식，분별구건기우MFCC산법적단시보특정집화기우RASTA-PLP산법적단시보특정집；병선용NaiveBayes분류기대저량류기우자단병접적특정집진행건모，저충분류방법충분이용료당전어음단적상관어음특성；기우자단병접적MFCC단시보특정조화기우자단병접적RASTA-PLP단시보특정조재ASCCD상능구분별득도82.1%화80.8%적한어중음검측정학솔。실험결과증명，기우자단병접특정규정방법가이용우한어중음검측연구중。