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基于LDA-MFCC的藏语语音特征提取技术研究
  • ISSN号:1003-0077
  • 期刊名称:《中文信息学报》
  • 时间:0
  • 分类:TN912.3[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]西藏大学工学院,西藏拉萨850000
  • 相关基金:2013年度国家自然科学基金重点项目“跨语言社会舆情分析基础理论与关键技术研究”阶段性成果,项目号:61331013
中文摘要:

藏语特征提取算法是藏语语音识别系统中最为关键的一个环节。文章在分析藏语发音特点的基础上,建立了基于模拟人耳听觉系统的Mel倒谱系数(MFCC)特征提取算法,然后通过LDA信息压缩算法,对提取的特征数据进行压缩,在降低维数的同时提高了识别率和运算效率,总结出了符合藏语语音特点的LDA-MFCC特征提取算法。

英文摘要:

The algorithm of Tibetan speech feature extraction is most critical aspect of Tibetan speech recognition system. In this paper, according to Tibetan pronunciation feature, the feature extraction algorithm of MFCC was established based on simulating human auditory system. The extracted feature data was compressed by using information compression algorithm LDA. The algorithms used in this study can achieve the reduction of dimensionality, improvement of recognition rate and computing efficiency. The feature extraction algorithm LDA-MFCC of Tibetan pronunciation was summarized in accordance with the Tibetan characteristics.

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期刊信息
  • 《中文信息学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国中文信息学会 中国科学院软件研究所
  • 主编:孙茂松
  • 地址:北京海淀中关村南四街4号中科院软件所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcip@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562916
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-0077
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2325/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 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(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:9136