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公开(公告)号：CN110428803A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910662424.7
申请日：2019-07-22
Applicant: 北京语言大学
Abstract: 本发明提供一种基于发音属性的发音人国别识别方法及系统，包括：将汉语音段划分成多种发音属性类别；针对划分出的每一发音属性类别分别进行建模，并利用大规模普通话语料库作为训练数据集进行训练，得到多个发音属性特征提取器；将参与后续国别识别任务的所有二语语料输入各发音属性特征提取器中，对应每一帧语音的多个不同的发音属性，得到多组不同维度的发音属性特征；将各发音属性特征对应的属性后验概率进行拼接，得到每帧的发音属性超向量；使用发音属性超向量训练深度神经网络得到第一国别识别模型。本发明的国别识别方法识别准确率高，且采用本发明方法不需要考虑发音人所说的内容，也不需要考虑当前所说的语言种类，都可以识别出其国别。
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公开(公告)号：CN110428803B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201910662424.7
申请日：2019-07-22
Applicant: 北京语言大学
Abstract: 本发明提供一种基于发音属性的发音人国别识别模型建模方法及系统，包括：将汉语音段划分成多种发音属性类别；针对划分出的每一发音属性类别分别进行建模，并利用大规模普通话语料库作为训练数据集进行训练，得到多个发音属性特征提取器；将参与后续国别识别任务的所有二语语料输入各发音属性特征提取器中，对应每一帧语音的多个不同的发音属性，得到多组不同维度的发音属性特征；将各发音属性特征对应的属性后验概率进行拼接，得到每帧的发音属性超向量；使用发音属性超向量训练深度神经网络得到第一国别识别模型。本发明的国别识别方法识别准确率高，且采用本发明方法不需考虑发音人所说内容，也不需考虑当前所说的语言种类，都可识别出其国别。
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公开(公告)号：CN110517663B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201910708975.2
申请日：2019-08-01
Applicant: 北京语言大学
Abstract: 本发明提供一种语种识别方法及识别系统，能够提高语种识别系统的性能。所述方法包括：将每帧语音信号转换成发音属性特征；利用所述发音属性特征训练时延神经网络，其中，将所述发音属性特征输入时延神经网络，所述时延神经网络对输入的发音属性特征进行学习和分类，得到每种语种在发音属性特征空间中的分布，即语种模型；进行语种识别时，将待识别语音的发音属性特征输入已训练好的时延神经网络中，时延神经网络的输出结果为待识别语音和每种语种模型的相似度，其中，相似度最大的语种模型为待识别语音的语种类别。本发明涉及语音识别技术领域。
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公开(公告)号：CN110517663A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910708975.2
申请日：2019-08-01
Applicant: 北京语言大学
Abstract: 本发明提供一种语种识别方法及识别系统，能够提高语种识别系统的性能。所述方法包括：将每帧语音信号转换成发音属性特征；利用所述发音属性特征训练时延神经网络，其中，将所述发音属性特征输入时延神经网络，所述时延神经网络对输入的发音属性特征进行学习和分类，得到每种语种在发音属性特征空间中的分布，即语种模型；进行语种识别时，将待识别语音的发音属性特征输入已训练好的时延神经网络中，时延神经网络的输出结果为待识别语音和每种语种模型的相似度，其中，相似度最大的语种模型为待识别语音的语种类别。本发明涉及语音识别技术领域。
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