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。
📄 2019107089752
📂 G10L15_00
👤 澳克多普有限公司
📅 2019-08-01
已申报项目