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短语音及易混淆语种识别改进系统 下载：52 浏览：423

李卓茜1 高镇1 王化2 刘俊南2 朱光旭2 《中文研究》 2019年4期

摘要:
该文针对短语音(语段时长小于等于1s)和易混淆语音的语种识别进行研究。选取东方多语种识别竞赛数据集为实验数据集，对比了音素对数似然比特征、梅尔频率倒谱系数特征、深度瓶颈层特征(DBF)在短语音及易混淆语种识别中的性能，证明DBF在两种识别任务中均具有较好的性能。为提升识别准确率提出DBF-I-VECTOR语种识别改进系统，该系统分别将基线DBF-I-VECTOR系统的短语音识别等错误率最优结果从12.26%降低为10.55%，易混淆语音识别等错误率(EER)最优结果从5.53%降低为2.86%。在对比改进系统后端的余弦距离(CDS)、概率线性判别分析(PLDA)、支持向量机(SVM)、极端梯度提升(XGBoost)、随机森林(RF)分类性能时发现RF在短语音任务中分类效果最好，SVM在易混淆任务中分类效果最好。

利用领域外数据对口语风格短文本的相近语种识别研究 下载：41 浏览：497

何峻青1,2 黄娴3 赵学敏1 张克亮3 《当代中文学刊》 2019年8期

摘要:
该文以维吾尔语和哈萨克语这一组相近语言为例,在哈语语料受限的情况下,使用领域外语料增补原始语料,经同化后提高了在口语风格短文本上进行语种识别的精确度。该文分析了维、哈两种语言的词形学特点,设计了多种特征,构建了一个最大熵分类器,在测试集上识别维语和哈语口语风格短文本的精确度达到95.7%,而CNN分类器的精确度仅为69.1%。实验结果证明该系统对其他语种口语风格短文本的语种识别亦具有适用性。
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