一种基于小波变换和隐Markov模型的声调识别方法

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本文给出了一种基于小波变换和隐Markov模型(HMM)的声调识别方法。根据小波变换检测信号突变的性质,充分利用多分辨率分析,准确可靠地实现了基音检测;采用分划Gauss混合(PGM)概率密度函数的HMM进行汉语声调识别,推导出用PGM函数的Viterbi算法的简化递推式。在匹配计算量大大减小的情况下,特定人的四声识别率为97.22%,非特定人达到94.47%。 This paper presents a tone recognition method based on wavelet transform and hidden Markov model (HMM). According to the character of signal mutation detected by wavelet transform, the pitch detection is realized accurately and reliably using multiresolution analysis. The HMM of PGM probability density function is used to recognize Chinese tones, and the Viterbi algorithm with PGM function is derived Simplified recursion. In the case of greatly reduced matching computations, the recognition rate of four people for a particular person is 97.22% and that of a non-specific person is 94.47%.
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