基于发音特性的摩擦音和塞擦音分类算法

提出了一种基于发音特性的摩擦音和塞擦音分类方法，该方法首先基于scncff听觉谱提取一组描述音段能量分布特性和谱统计量的特征参数，刻画两者在发音过程上的差异，然后采用支持向量机模型实现摩擦音和塞擦音的分类。实验结果表明，其千净语音分类准确率可以达到90.08%，信噪比为5db的语音分类准确率可达到80.4%，与传统的基于时频能量分布特征的摩擦音和塞擦音分类方法相比，较大地提高了低信噪比下的性能。