基于多特征融合的GMM汉语普通话口音识别

摘要

提出一种基于MFCC和共振峰频率特征的汉语普通话口音识别方法.该方法首先提取Mel频率倒谱系数(MFCC)和共振峰频率特征作为混合高斯模型(GMM)的输入,然后采用期望最大化(EM)算法训练模型,对两种特征分别建模,最后采用基于最大似然准则(ML)的信息融合策略进行口音判别.实验数据库为7个地区的语音数据.经过交叉验证,该方法对于中国典型地区普通话口音的识别率达到85.61％,比单一使用MFCC特征或共振峰频率特征分别提高了6.62％和32.90％.