基于语音元音表示的口音分类
声音
2016-04-28 v1 计算与语言
摘要
之前的口音分类研究主要集中于在不识别口音语音的情况下用纯声学信息检测口音。本工作结合元音等语音学知识与声学信息，构建高斯混合模型 (GMM) 分类器，使用感知线性预测 (PLP) 特征，并通过异方差线性判别分析 (HLDA) 优化。在输入约 20 秒口音语音的情况下，该系统在专注于英语主要口音类型的 7 分类系统上达到 51% 的分类率，与该领域最先进结果具有竞争力。
引用
@article{arxiv.1604.08095,
title = {Accent Classification with Phonetic Vowel Representation},
author = {Zhenhao Ge and Yingyi Tan and Aravind Ganapathiraju},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.08095},
year = {2016}
}
备注
Asian Conference on Pattern Recognition (ACPR) 2015