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基于独立分量分析的语种识别方法
  • ISSN号:1000-3428
  • 期刊名称:《计算机工程》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉大学计算机学院,武汉430072
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(10371033);国家“211工程”基金资助重大项目
中文摘要:

用独立分量分析的方法计算每一种待识别语言的特征向量空间的基函数组厦其系数向量各分量的概率分布,并用这两组信息来惟一刻画一种语言。测试音频通过上述两组信息计算针对每一种语言的后验概率,具有最大后验概率的语言就是最终的识别绪果。实验结果表明,该方法具有快速、高效的特点。

英文摘要:

The performance of language identification depends heavily on the description of differences between languages. This paper exclusively describes one language through two sets of data-the basis functions of the feature space and the probability distribution of every dimension of coefficient vector, which are calculated using independent component analysis method on its training data. A posterior probability is computed through the two sets of information when a match between the test speech and one specific language is evaluated. The language corresponding to the maximum posterior probability serves as the identification result. The algorithm is proven to be fast and effective by the result of experiments.

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期刊信息
  • 《计算机工程》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华东计算技术研究所 上海市计算机学会
  • 主编:游小明
  • 地址:上海市桂林路418号
  • 邮编:200233
  • 邮箱:ecice06@ecict.com.cn
  • 电话:021-64846769
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3428
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1289/TP
  • 邮发代号:4-310
  • 获奖情况:
  • 1999~2000、2001~2002年度信息产业部优秀期刊奖,2003-2004、2005-2006年度信息产业部电子精品科技...,2007-2008、2009-2010年度工业和信息产业部电子精...,012年度中国科技论文在线优秀期刊一等奖,2013年度中国科技论文在线优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:84139