王风娜
- 作品数：4 被引量：4H指数：1
- 供职机构：布鲁塞尔自由大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金西北工业大学基础研究基金陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 结合发音特征的动态贝叶斯网络语音识别模型
- 2009年
- 构建了一种新的基于动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network,DBN)的异步整词-发音特征语音识别模型AWA-DBN(每个词由其发音特征的运动来描述),定义了各发音特征节点及异步检查节点的条件概率分布。在标准数字语音库Aurora5.0上的语音识别实验表明,与整词-状态DBN(WS-DBN,每个词由固定个数的整词状态构成)和整词-音素DBN(WP-DBN,每个词由其对应的音素序列构成)模型相比,WS-DBN模型虽然具有最高的识别率,但其只适用于小词汇量孤立词语音识别,AWA-DBN和WP-DBN可以为大词汇量连续语音建模,而AWA-DBN模型比WP-DBN模型具有更高的语音识别率和系统鲁棒性。
- 王风娜蒋冬梅宋培岩
- 关键词：发音特征动态贝叶斯网络语音识别
- 基于发音特征的音视频融合语音识别模型被引量：2
- 2011年
- 构建一种基于发音特征的音视频双流动态贝叶斯网络(DBN)语音识别模型(AF_AV_DBN),定义节点的条件概率关系,使发音特征状态的变化可以异步。在音视频语音数据库上的语音识别实验表明,通过调整发音特征之间的异步约束,AF_AV_DBN模型能得到比基于状态的同步和异步DBN模型以及音频单流模型更高的识别率,对噪声也具有较好的鲁棒性。
- 吴鹏蒋冬梅王风娜Hichem SAHLIWerner VERHELST
- 关键词：动态贝叶斯网络发音特征语音识别异步
- 基于发音特征的音/视频双流语音识别模型被引量：1
- 2009年
- 构建了一种基于发音特征的音/视频双流动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network,DBN)语音识别模型,定义了各节点的条件概率关系,以及发音特征之间的异步约束关系,最后在音/视频连接数字语音数据库上进行了语音识别实验,并与音频单流、视频单流DBN模型比较了在不同信噪比情况下的识别效果。结果表明,在低信噪比情况下,基于发音特征的音/视频双流语音识别模型表现出最好的识别性能,而且随着噪声的增加,其识别率下降的趋势比较平缓,表明该模型对噪声具有很强的鲁棒性,更适用于低信噪比环境下的语音识别。
- 宋培岩蒋冬梅王风娜
- 关键词：动态贝叶斯网络发音特征语音识别
- 基于三流DBN模型的听视觉情感识别被引量：1
- 2012年
- 为更好地对听视觉情感信息之间的关联关系进行建模,提出一种三流混合动态贝叶斯网络情感识别模型(T_AsyDBN)。采用MFCC特征及基于基频和短时能量的局域韵律特征作为听觉输入流,在状态层同步。将面部几何特征和面部动作参数特征作为视觉输入流,与听觉输入流在状态层异步。实验结果表明,该模型优于有状态异步约束的听视觉双流DBN模型,6种情感的平均识别率从52.14%提高到63.71%。
- 吕兰兰蒋冬梅王风娜Hichem SahliWerner Verhelst
- 关键词：动态贝叶斯网络情感识别
