飞机驾驶员在飞行过程中有各种各样的说话方式,如带情感的对话、快速与慢速、大声与小声等.并且在飞行的状态下还需要承受物理与心理压力,对话语音还会产生变异,如果不做任何处理,直接用于传统的说话人识别系统以及语音识别系统来处理,性能会比较差.因此,本文对识别飞行员的说话方式(style)这一副语言信息进行了研究,以辅助后续的语音识别系统以及说话人识别系统.实验数据库包含了6 925个样本,实验中提取了384维声学特征,比较了支持向量机SVM不同核函数的分类能力.实验表明,采用高斯径向基函数的SVM具有最好的性能,平均准确率达到91.62％.
副语言学 语音信号 说话方式识别