【摘 要】
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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
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院,因诺微科技（天津）有限公司
【基金项目】
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天津市科委“面向多语种的智能信息系统研究”(17ZXRGGX00160)
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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
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