黄双
- 作品数：3 被引量：2H指数：1
- 供职机构：南开大学软件学院更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于UBM的发音质量评价算法被引量：2
- 2008年
- 将已经成功应用到说话人识别/确认领域中的高斯混合模型和全局背景模型(UBM)引入语音发音质量评价领域,提出一种新的评价英语发音质量的算法。该算法训练出标准发音的全局背景模型。UBM模型描述与音素无关的特征分布,定义段时长归一化的相似度比例对数为音素的发音质量分数,综合得到整旬发音的评分结果。实验证明,在实验室自行采集的非母语语音数据库上,该算法评分与专家评分的相关性达到了0.700,优于其他评分算法。
- 李婧黄双张波
- 关键词：对数似然比高斯混合模型
- 基于听觉特性的语音增强算法研究
- 语音增强已经成为语音数字信号处理的一个重要分支，也是语音数字信号系统能够进入实用化的一个重要环节。本文以目前应用最为广泛的谱减法为基础，引入听觉模型，利用人耳的三个听觉特性：绝对听阈、临界带宽和掩蔽效应来改进谱减法，达到...
- 黄双
- 关键词：临界频带语音增强听觉特性
- 文献传递
- 基于发音易混淆模型的发音质量评价算法
- 2006年
- 提出了一种新的评价英语发音质量的算法。该算法采用基于隐马尔科夫模型(HMM)的语音识别技术,引入各音素对应的发音易混淆模型(PronunciationConfusionModel),定义段时长归一化的相似度比例对数为各音素的发音质量分数,并综合得到整句发音的评分结果。该算法降低了不同发音人对评分准确性的影响,提高了系统的稳健性。实验证明,在实验室自行采集的非母语语音数据库上,该算法评分与专家评分的相关性达到了0.700,明显优于其他评分算法。
- 黄双李婧王洪莹杨军张波
- 关键词：语音识别
