芦世丹
- 作品数：4 被引量：3H指数：1
- 供职机构：延边大学更多>>
- 发文基金：吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目吉林省科技发展计划基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信更多>>
- 朝鲜语语种辨识方法研究
- 语种辨识是语音识别的一个重要研究方向。目前，大多数语音识别系统都是针对单个语种训练的，因此，如果面向未知语种或多语种语音，现有语音识别策略将会失去有效性。随着科学技术的高速发展，对多民族语种信息查询和民族语口语翻译等系统...
- 芦世丹
- 关键词：朝鲜语语种辨识语音识别分类器组合人工神经网络支持向量机
- 文献传递
- 发音相似的朝鲜语和汉语单元音辨识方法被引量：1
- 2013年
- 该文主要基于共振峰对六对发音相似的朝汉语单元音的分类方法进行了研究。首先,提取音频文件的前三个共振峰F1、F2、F3;其次,分析六对发音相似的朝汉语单元音的共振峰分布差异,针对不同的分类对象选择不同的共振峰频率特征参数或其组合形式作为分类特征;最后,采用信息增益方法确定分类阈值并对朝汉语单元音进行分类。实验结果表明,朝鲜语单元音和具有相似发音的汉语单元音之间存在可区分性,所采用的方法计算过程简单,获得了良好的分类效果。
- 芦世丹崔荣一
- 关键词：语种识别信息增益
- 多位朝鲜语数字语音识别方法的研究被引量：1
- 2011年
- 针对朝鲜语数字串语音识别中单位符号容易被误判为数字的问题,提出了基于朝鲜语数字串结构特点的识别方法。首先,对事先采集好的语音样本提取特征并存储成数字模板和单位符模板;其次,将数字串测试样本切分成孤立的数字或单位符并提取特征参数;最后,根据朝鲜语数字串发音特点,即若前1个孤立词已被识别为数字,那么后1个被默认为单位符并且只与存储单位符号的模板进行匹配。实验结果表明,该方法不仅可以获得较高的正确识别率,同时提高了识别效率。
- 朴明姬芦世丹崔荣一
- 关键词：语音识别美尔频率倒谱系数动态时间规整
- 基于主动学习策略的半监督聚类算法研究被引量：1
- 2013年
- 提出一种选择最富信息数据并予以标记的基于主动学习策略的半监督聚类算法。首先,采用传统K-均值聚类算法对数据集进行粗聚类;其次,根据粗聚类结果计算出每个数据隶属于每个类簇的隶属度,筛选出满足最大与次大隶属度差值小于阈值的候选数据,并从中选择差值较小的数据作为最富信息的数据进行标记;最后,将候选数据集合中未标记数据分组到与每类已被标记数据平均距离最小的类簇中。实验表明,提出的主动学习策略能够很好地学习到最富信息数据,基于该学习策略的半监督聚类算法在测试不同数据集时均获得了较高的准确率。
- 芦世丹崔荣一
- 关键词：K-均值算法主动学习策略半监督学习聚类
