云南民族大学学报（自然科学版）
雲南民族大學學報（自然科學版）
운남민족대학학보（자연과학판）
Journal of Yunnan University of Nationalities(Natural Sciences Edition)
2015年
5期
426-430
,共5页
李余芳%苏洁%胡文君%潘文林
李餘芳%囌潔%鬍文君%潘文林
리여방%소길%호문군%반문림
HTK%Viterbi算法%普米语%HMM%语音识别
HTK%Viterbi算法%普米語%HMM%語音識彆
HTK%Viterbi산법%보미어%HMM%어음식별
HTK%Viterbi algorithm%Primi language%HMM%speech recognition
基于HTK的普米语孤立词的识别,通过对特定发音人和非特定发音人的语音进行特征分析、预处理、提取MFCC特征参数,从而建立每个普米词的HMM模型,最后采用Viterbi算法进行模型的训练和匹配.实验表明:对特定发音人和非特定发音人,随着普米词个数的增加,识别率虽有所下降,但是变化很小,识别率均超过了95.00％,识别效果很好.语料的信噪比和发音人的发音稳定性是导致识别率下降的重要原因.
基于HTK的普米語孤立詞的識彆,通過對特定髮音人和非特定髮音人的語音進行特徵分析、預處理、提取MFCC特徵參數,從而建立每箇普米詞的HMM模型,最後採用Viterbi算法進行模型的訓練和匹配.實驗錶明:對特定髮音人和非特定髮音人,隨著普米詞箇數的增加,識彆率雖有所下降,但是變化很小,識彆率均超過瞭95.00％,識彆效果很好.語料的信譟比和髮音人的髮音穩定性是導緻識彆率下降的重要原因.
기우HTK적보미어고립사적식별,통과대특정발음인화비특정발음인적어음진행특정분석、예처리、제취MFCC특정삼수,종이건립매개보미사적HMM모형,최후채용Viterbi산법진행모형적훈련화필배.실험표명:대특정발음인화비특정발음인,수착보미사개수적증가,식별솔수유소하강,단시변화흔소,식별솔균초과료95.00％,식별효과흔호.어료적신조비화발음인적발음은정성시도치식별솔하강적중요원인.
