【摘 要】
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目的以方言语音学为视角,通过计算机分析和选择模型训练数据,探究提高口音自动识别准确率及优化模型训练数据的方法。方法采用音系分析、语音信号处理、数学模型实验和统计的
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究专项委托项目(YB1924C002G),山西省高校人文社科重点研究基地项目(2015309)
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目的以方言语音学为视角,通过计算机分析和选择模型训练数据,探究提高口音自动识别准确率及优化模型训练数据的方法。方法采用音系分析、语音信号处理、数学模型实验和统计的方法,对包含约81400段电子语音的37个方言点(每个方言点约2200段),逐一进行音系提炼、挑选音系例字、电子语音预处理和提取梅尔倒谱系数(MFCC),构建高斯混合模型(GMM)进行口音识别分析。结果从方言语音中提取的音系例字作为训练集(约260字)的识别模型可以较好地完成口音识别任务,对比任选300个例字作为训练集的识别模型,无论是识别准确度
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