孟祥涛
- 作品数：2 被引量：15H指数：2
- 供职机构：清华大学更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金重庆市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于段级特征主成分分析的说话人识别算法被引量：4
- 2013年
- 为了提高说话人识别(SR)系统的运算速度,增强其鲁棒性,以现有的帧级语音特征为基础,提出了一种基于段级特征主成分分析的说话人识别算法。该算法在训练和识别阶段以段级特征代替帧级特征,然后用主成分分析方法对段级特征进行降维、去相关。实验结果表明,该算法的系统训练时间、测试时间分别为基线系统的47.8%、40.0%,同时识别率略有提高,抑制了噪声对说话人识别系统的影响。该结果验证了基于段级特征主成分分析的说话人识别算法在识别率有所提高的情况下取得了较快的识别速度,同时在不同噪声环境下的不同信噪比情况下均可以提高系统识别率。
- 储雯李银国徐洋孟祥涛
- 关键词：说话人识别主成分分析说话人识别系统
- 基于区分性关键词模型的维吾尔文本情感分类被引量：11
- 2014年
- 在研究区分性关键词提取方法的基础上,对维吾尔语中的生气和高兴等常见情感类型进行基于文本句子的情感分类研究。结合维吾尔文本句子中的情感表达特点,以词频和文档频率作为基本统计量,通过计算同一词语在不同组合统计量下的类间差异得到区分性关键词,并基于这些关键词进行特征提取和区分性情感模型构建。从维吾尔语电影字幕、小说等文本库中提取生气和高兴2种情感构造实验数据集,并验证所提出的情感分类方法。实验结果表明,基于区分性关键词的建模方法能有效地对维吾尔文本句子进行情感分类。
- 热依莱木.帕尔哈提孟祥涛艾斯卡尔艾木都拉
- 关键词：维吾尔语区分性情感分类
