| 方言识别网络模型的声学信息表征研究 |
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| 引用本文： | 申小虎,金恬,李佳蔚,韩春润. 方言识别网络模型的声学信息表征研究[J]. 刑事技术, 2021, 0(3): 234-240 |
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| 作者姓名： | 申小虎 金恬 李佳蔚 韩春润 |
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| 作者单位： | 1.江苏警官学院刑事科学技术系210031;2.江苏省公安厅物证鉴定中心210031; |
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| 摘 要： | 目的研究语音识别网络模型在声学信息中的表征能力,并对方言自动分类应用进行最优单模型筛选。方法使用python仿真实现SOM、RNN、LSTM与CNN模型,并选择合适的分类器进行方言分类任务的训练与分类验证实验。结果实验结果显示,多分类评价指标PRF条件下,LSTM模型取得了宏平均和微平均的最优评价得分。同时CNN模型则在低信噪比条件下显示了较好的抗噪鲁棒性。结论LSTM+CNN框架下方言信息表征能力较好且兼具强鲁棒性,可满足方言自动分类任务的二次开发应用。
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| 关 键 词： | 声学模型 方言识别 声学信息表征 自动分类 |
Presentation of acoustic characteristics with network models for dialect identification |
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| Affiliation: | 1.Department of Forensic Science and Technology, Jiangsu Police Institute, Nanjing210031;2.Evidence Identification Center, Jiangsu Provincial Public Security Bureau, Nanjing210031; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Acoustic characteristics Acoustic model Automatic classifier Dialect identification |
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