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1、重音是一種重要的韻律特征,在目前比較常用的漢語(yǔ)重音檢測(cè)方法中,根據(jù)特征大致可以分為三類(lèi),一類(lèi)是基于聲學(xué)特征的檢測(cè)方法;另一類(lèi)是基于語(yǔ)法特征的檢測(cè)方法;還有一類(lèi)是融合聲學(xué)特征和語(yǔ)法特征的檢測(cè)方法。這三類(lèi)重音檢測(cè)方法作為某些語(yǔ)音系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于實(shí)際生活中。由于實(shí)際生活中存在很多噪聲,使得應(yīng)用效果不太理想。
本文在現(xiàn)有漢語(yǔ)重音檢測(cè)方法基礎(chǔ)上,依據(jù)特征種類(lèi)對(duì)漢語(yǔ)重音檢測(cè)方法的影響,從基于上下文聲學(xué)特征、基于感覺(jué)加權(quán)線(xiàn)性預(yù)測(cè)
2、(Perceptual Linear Predictive,PLP)子段拼接短時(shí)譜特征、基于Mel倒譜頻率系數(shù)(Mel Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)子段拼接短時(shí)譜特征和融合各類(lèi)優(yōu)選特征四個(gè)層面上展開(kāi)了漢語(yǔ)重音檢測(cè)方法的研究工作。
基于上下文聲學(xué)特征的漢語(yǔ)重音檢測(cè)方法。漢字的重音強(qiáng)度很容易受到周?chē)鷿h字的影響,故本論文為每個(gè)被測(cè)漢字選取了八種不同上下文窗口,由基頻、音強(qiáng)、能量、時(shí)長(zhǎng)及其
3、八類(lèi)上下文窗口特征組成實(shí)驗(yàn)所需的特征集。
基于PLP子段拼接短時(shí)譜特征和MFCC子段拼接短時(shí)譜特征的漢語(yǔ)重音檢測(cè)方法。子段拼接短時(shí)譜技術(shù)把一個(gè)漢字的語(yǔ)音幀平均分為若干個(gè)子段,提取每個(gè)子段的相關(guān)語(yǔ)音特征。基于PLP和MFCC子段拼接短時(shí)譜特征重音檢測(cè)方法把一個(gè)漢字的語(yǔ)音幀平均分成1到20個(gè)子段,然后提取每個(gè)子段的最大值、最小值和平均值。
融合優(yōu)選特征的漢語(yǔ)重音檢測(cè)方法。本論文介紹了一種特征篩選算法,包括4個(gè)基本步驟:子
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