[发明专利]一种语种识别方法及识别系统有效
| 申请号： | 201910708975.2 | 申请日： | 2019-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN110517663B | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 张劲松;于嘉威;解焱陆 | 申请（专利权）人： | 北京语言大学 |
| 主分类号： | G10L15/00 | 分类号： | G10L15/00;G10L15/02;G10L15/06;G10L15/16 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种语种识别方法及识别系统，能够提高语种识别系统的性能。所述方法包括：将每帧语音信号转换成发音属性特征；利用所述发音属性特征训练时延神经网络，其中，将所述发音属性特征输入时延神经网络，所述时延神经网络对输入的发音属性特征进行学习和分类，得到每种语种在发音属性特征空间中的分布，即语种模型；进行语种识别时，将待识别语音的发音属性特征输入已训练好的时延神经网络中，时延神经网络的输出结果为待识别语音和每种语种模型的相似度，其中，相似度最大的语种模型为待识别语音的语种类别。本发明涉及语音识别技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 语种 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种语种识别方法，其特征在于，包括：/n将每帧语音信号转换成发音属性特征；/n利用所述发音属性特征训练时延神经网络，其中，将所述发音属性特征输入时延神经网络，所述时延神经网络对输入的发音属性特征进行学习和分类，得到每种语种在发音属性特征空间中的分布，即语种模型；/n进行语种识别时，将待识别语音的发音属性特征输入已训练好的时延神经网络中，时延神经网络的输出结果为待识别语音和每种语种模型的相似度，其中，相似度最大的语种模型为待识别语音的语种类别。/n
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