Speech segmentation is the process of dividing speech signal into distinct acoustic blocks that could be words, syllables or phonemes. Phonetic segmentation is about finding the exact boundaries for the different phonemes that composes a specific speech signal. This problem is crucial for many applications, i.e. automatic speech recognition (ASR). In this paper we propose a new model-based text independent phonetic segmentation method based on wavelet packet speech parametrization features and using the sparse representation classifier (SRC). Experiments were performed on two datasets, the first is an English one derived from TIMIT corpus, while the second is an Arabic one derived from the Arabic speech corpus. Results showed that the proposed wavelet packet decomposition features outperform the MFCC features in speech segmentation task, in terms of both F1-score and R-measure on both datasets. Results also indicate that the SRC gives higher hit rate than the famous k-Nearest Neighbors (k-NN) classifier on TIMIT dataset.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00