[发明专利]一种基于主成分GFCC与声道振动频谱参数的语种识别方法在审
| 申请号： | 202210971017.6 | 申请日： | 2022-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN115457933A | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 邵玉斌;张昊阁;周大春;段云 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G10L15/00 | 分类号： | G10L15/00;G10L15/02;G10L15/06;G10L25/18;G10L25/24;G10L25/51 |
| 代理公司： | 昆明明润知识产权代理事务所(普通合伙) 53215 | 代理人： | 王鹏飞 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于主成分GFCC与声道振动频谱参数的语种识别方法，属于语音识别技术领域。本发明在训练阶段首先在低信噪比下基于Fisher准则对伽玛通频率倒谱系数各维特征进行分析比较，筛选出最具有识别度的五维作为主成分伽玛通频率倒谱系数，再基于信号倒谱提取声道振动特征参数，将两种特征进行融合得到融合特征集，最后将融合特征集输入到语种识别模型中训练出对应语种识别模型。在识别阶段对要识别的语音提取融合特征并与训练好的语种模型进行打分判决，最后输出识别结果。经过测试，本发明可以提高语种识别在低信噪比环境下准确率，且运行速度快，计算量少。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 成分 gfcc 声道 振动 频谱 参数 语种 识别 方法 | ||
【主权项】：
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