文章编号：０４２７－７１０４（２０２３）０１－００３７－０９收稿日期：２０２２－０３－０８基金项目：国家自然科学基金青年科学基金（１２００４２７５）；山西省应用基础研究计划面上自然基金（２０１９０１Ｄ１１１０９５，２０１９０１Ｄ１１１０９６，２０２１０３０２１２３１８６）；山西省留学回国人员科技活动择优资助项目（２０２０００１７）；太原理工大学引进人才科研启动基金（ｔｙｕｔ－ｒｃ２０１４０５ｂ）作者简介：李海烽（１９９５—），男，硕士研究生；张雪英，女，教授，通信作者，Ｅ－ｍａｉｌ：ｔｙｚｈａｎｇｘｙ＠１６３．ｃｏｍ；段淑斐，女，副教授，并列通信作者，Ｅ－ｍａｉｌ：ｄｕａｎｓｈｕｆｅｉ＠ｔｙｕｔ．ｅｄｕ．ｃｎ基于ＤＫＵ－ＪＮＵ－ＥＭＡ数据库发音特征的方言识别李海烽，张雪英，段淑斐，贾海蓉，李良琦（太原理工大学信息与计算机学院，山西太原０３００２４）摘要：为研究广东话、客家话、潮州话和普通话的发音差异性，提出了一种基于发音特征的方言识别系统。本研究采用ＤＫＵ－ＪＮＵ－ＥＭＡ数据库，以广东话、客家话、潮州话和普通话为研究对象，通过端点检测法实现对数据集的预处理，提取了数据集中发音器官的位移、速度和加速度参数，并对发音运动器官进行了空间和速度的统计学分析，然后选用随机森林和支持向量机分类器对所取的提特征集进行识别分类。实验结果表明，本文提取的发音特征在机器学习分类器的识别分类中是有效的，选用支持向量机做分类器时，在齿龈位置的分类平均准确率达到８３．１％。关键词：汉语方言；ＤＫＵ－ＪＮＵ－ＥＭＡ数据库；发音特征；语音识别中图分类号：Ｈ２１５；ＴＰ１８文献标志码：Ａ方言识别是语音研究领域的一个重要分支，是通过对说话人的声学和发音学数据分析来判断说话人语种的技术。在对方言识别的研究上，需要采集语音的声学数据和发音数据作为研究的数据来源。目前主流的声学和发音学数据采集技术是使用电磁发音仪（ＥｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃＡｒｔｉｃｕｌｏｇｒａｐｈｙ，ＥＭＡ）来完成，Ｊｉ等［１］使用北方数字公司（ＮｏｒｔｈｅｒｎＤｉｇｉｔａｌＩｎｃ，ＮＤＩ）的Ｗａｖｅ语音动作跟踪系统以４００Ｈｚ的采样速率采集了４０名说话者的并行的发音学和声学的ＥＭＡ数据。冯小欢等［２］利用ＥＭＡ收集了６名构音障碍患者和１０名同龄健康人的发音器官的运动轨迹参数。目前对语音识别的研究中，学者们大多都是基于声学数据进...
