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Chinese Accent Detection Research Based on Features Structured

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJHIT) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Hybrid Information Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.5 (2015.05)바로가기
  • 페이지
    pp.303-316
  • 저자
    Zhao YunXue, Zhang Long, Zheng ShiJie, Zhang Wei
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A246064

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원문정보

초록

영어
Accent is a critically important component of spoken communication, and plays a very important role in spoken communication. In this paper, we conduct accent by using MFCC algorithm and RASTA - PLP algorithm to extract short-time spectrum features of each speech segment based on features structured information. We build short-time spectrum feature sets based on MFCC algorithm and RASTA - PLP algorithm. And we choose NaiveBayes classifier to model the two feature sets. NaiveBayes is to choose the class with maximum posteriori probability as the object's class. This classification method makes full use of the related phonetic features of speech segment. Based on short-time spectrum of MFCC feature set and short-time spectrum of RASTA - PLP feature set respectively achieve 82.1% and 80.8% accent detection accuracy on ASCCD. The experimental results indicate that based on sub-segment splicing feature structured method of MFCC and sub-segment splicing feature structured method of RASTA - PLP can be used in Chinese accent detection study.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Related Research
 3. MFCC Feature Extraction
  3.1. Mel Frequency Cestrum Coefficient (MFCC)
  3.2. Standard MFCC Extraction Process
 4. RASTA - PLP Feature extraction
  4.1. Perceptual Linear Prediction (PLP)
  4.2. Standard PLP Extraction Process
  4.3. RASTA Filter to Improve PLP Parameter
 5. Sub-Segment Splicing Features Structured
 6. ASCCD
 7. Test and Analysis of Experimental Results
  7.1. Experiment Environments
  7.2. The Method Based on MFCC Feature
  7.3. The Method Based on RASTA - PLP Feature
  7.4. MFCC and RASTA - PLP Contrast
  7.5. The Result of the Experiment and Analysis
 8. Summary and Outlook
 Acknowledgment
 References

키워드

accent feature structured short-time spectrum features accent detection

저자

  • Zhao YunXue [ College of Computer Science and Information Engineering Harbin Normal University Harbin, China ]
  • Zhang Long [ School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology Harbin, China ] corresponding author
  • Zheng ShiJie [ College of Computer Science and Information Engineering Harbin Normal University Harbin, China ]
  • Zhang Wei [ School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology Harbin, China ] corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJHIT) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJHIT)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Hybrid Information Technology
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1738-9968
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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