【摘 要】
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提出一种基于韵律特征（基频、时长）和梅尔倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficient,MFCC）特征的融合特征进行短语音汉语声调识别的方法,旨在利用两种特征的优势提高短语音汉
【基金项目】
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国家社会科学基金教育学一般项目(BCA150054)资助
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提出一种基于韵律特征（基频、时长）和梅尔倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficient,MFCC）特征的融合特征进行短语音汉语声调识别的方法,旨在利用两种特征的优势提高短语音汉语声调识别率。该融合特征包括7个根据不同模型得到的韵律特征和统计参数以及4个从每个音段的梅尔倒谱系数计算得来的对数化后验概率,使用高斯混合模型表示4个声调的倒谱特征的分布。实验分两步：第一步,将基于韵律特征和倒谱特征的分类器在决策阶段混合起来进行声调分类,分别赋予两个分类器权重,计算倒谱特征和韵律特征
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