【摘 要】
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首先介绍语音信号来源于新疆人民广播电台维吾尔语新闻的敏感词语音语料库的建设。然后用该语料库进行基于HMM的模型训练。模型训练中详细介绍识别基元端点检测、特征提取、
【机 构】
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中国科学院新疆理化技术研究所,中国科学院研究生院,新疆教育学院数学与信息技术分院,
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首先介绍语音信号来源于新疆人民广播电台维吾尔语新闻的敏感词语音语料库的建设。然后用该语料库进行基于HMM的模型训练。模型训练中详细介绍识别基元端点检测、特征提取、矢量量化、码本构建、HMM模型训练过程和结果。最后用该语料库和HMM训练模型对维吾尔语广播新闻连续语音信号进行敏感词检索,并对检索结果进行分析。
Firstly, the construction of a speech corpus of sensitive words from the Uyghur news of Xinjiang People’s Broadcasting Station is introduced. Then the corpus is used to train HMM-based models. The model training details the endpoint detection, feature extraction, vector quantization, codebook construction, HMM training process and results. Finally, using the corpus and HMM training model to conduct a sensitive word search of Uyghur broadcast news continuous speech signals, the retrieval results are analyzed.
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