汉语连续语音识别中语音处理和语言处理统合方法的研究

提出了一种语音处理和语言处理按帧同步统合的汉语连续语音识别方法。该方法把基于 ＣＦＧ语言模型和 Ｔｏｐ Ｄｏｗｎ型句法分析器的语言处理过程结合进基于有限状态自动机控制的 Ｏｎｅ Ｐａｓｓ Ｖｉｔｅｒｂｉ语音识别算法中,实现了帧同步的语音语言处理的统合。为完成帧同步句法分析的单词预测和语音识别过程的结合,本文提出了一种类似于Ｅａｒｌｅｙ法的 ＴｏｐＤｏｗｎ型句法分析方法以及 Ｏｎｅ Ｐａｓｓ Ｖｉｔｅｒｂｉ算法中的有限状态自动机动态展开建立法． ６０个音素单位和 ８个声调单位的 ＨＭＭ作为识别用基元模型被用于识别实验,识别结果表明,对于一个识别困难度（Ｐｅｒｐｌｅｘｉｔｙ）为２７．３的任务（Ｔａｓｋ）的识别系统,利用本文提出的方法,１０名话者发音的 １０７０句子的平均识别率达到 ９４．４％,比利用传统的基于单词确认（Ｗｏｒｄ Ｓｐｏｔｔｉｎｇ）以及从单词串（列）（ｌａｔｔｉｃｅ）进行句法分析的阶层性语音·语言统合方式的识别率提高约８％．     

基于随机轨迹模型的汉语连续语音识别方法研究

本文在指出隐马尔可夫模型（HMM）不合理假设的基础上,介绍了随机轨迹模型（STM）的理论机制及优越性。随机轨迹模型将语音基元的声学观察表示为参数空间中轨迹的聚类,并将轨迹建模为状态随机序列概率密度函数的混合,该模型可以克服HMM的不合理假设,在理论上更合理。根据STM的特点及汉语语音特色,本文对汉语连续语音识别基元的选取进行了讨论,提出了音素类单元作为识别系统的识别基元。基于STM的汉语连续语音识别的实验结果证明了STM的有效性和音素类单元的一致性。     

一种基于音素模型感知度的发音质量评价方法

为了提高发音质量判别精度,提出了一种基于音素模型感知度的发音质量评价方法。它采用不同语音样本集合下样本声学特征的对数后验概率期望差作为音素模型对变异发音的感知度,并以此为基础,生成各音素对应的识别模型候选集。实验表明,所提出的方法使语音识别网络候选音素模型集合尺寸减少约95%;在非母语语音数据库上,该方法评分与人工专家打分相关性为0.828,基于该方法得到的声韵母错误检出率为70.8%,声调错误检出率为42.5%,均优于其它方法。     

基于帧特征、段特征联合建模的语音识别模型

提出了基于帧特征、段特征联合建模的语音识别模型。该模型采用描述谱参数轨迹的段特征,在段尺度上实现了对语音信号帧间相关性的显式建模;采用段特征依赖的非平稳时间序列产生模型,实现了段特征与帧特征间的相关性建模,并在帧尺度上通过参数化的均值轨迹函数,实现了对语音信号帧间相关性的隐式建模。本文给出了基于帧特征、段特征联合统计距离优化的分段算法以及内嵌ＥＭ迭代的模型参数估计算法。对非特定人汉语孤立韵母以及多话者汉语基本音节的识别实验表明,该模型的识别性能优于标准ＨＭＭ及趋势ＨＭＭ。     

基于鼻韵尾分离的汉语声韵母识别模型

研究汉语自然口语识别中的建模单元选择问题。在HMM三状态模型中,声韵母单元与音素单元作为两种最流行的建模单元各有优劣。一方面从自然口语音变严重的问题出发,倾向采用粗粒度的声韵母单元以概括各种音变;另一方面从三状态结构可能无法有效描述复杂单元的问题出发,又倾向采用细粒度的音素单元。本文在实验语音学理论研究成果与声韵母时长分析实验结果的基础上,主张对扩展声韵母单元进行有选择的拆分,提出了基于鼻韵尾分离的声韵母拆分方法。实验结果表明本文的方法与扩展声韵母单元、音素单元相比,识别性能有了明显改善,其字错误率分别降低2.23%和9.45%。     

声学发音模型辅助建模的发音错误检测与诊断

发音错误检测与诊断(MDD)任务的专家标注数据稀缺。从添加发音模型更高效地利用有限数据建模发音规律,辅助基于音素识别的MDD的思路出发,提出一种同时融合声学和文本信息,在理论上更完备地建模发音错误产生过程的声学发音模型。基于发音错误产生过程不同部分的声学关联性,该模型通过与音素识别模型共享声学编码器网络参数,以多任务学习方式联合优化,实现辅助建模。并且,提出声学置信度掩蔽-预测训练方式进一步强化两个任务的联系,提高辅助建模效率。实验表明,声学发音模型能够有效建模发音错误规律;利用其辅助音素识别模型建模后,MDD系统在发音错误检测、诊断和音素识别上分别有4.9%,9.5%和14.0%的提升;声学置信度掩蔽-预测训练方法提高了辅助建模效率,掩蔽参数或联合优化参数选择也会影响辅助建模效果。     

故障诊断专家系统的可拓知识表示和匹配研究

知识表示和匹配是设计专家系统的核心问题;首先通过引入基元理论,实现了产生式、语义网络、框架和案例的基元表示,建立了故障诊断专家系统的可拓知识表示模型,该模型包括激励基元、测量基元和结论基元3个部分;然后提出了先匹配激励基元再匹配测量基元的可拓知识匹配步骤,并构建了属性精确值和区间值混合的匹配度计算公式;最后以某型大气数据计算机的测试数据为例,与建立的可拓知识进行匹配,诊断结果与实际情况相符。     

连续音素的改进深信度网络的识别算法*

为提高连续语音识别中的音素识别率,提出一种基于改进并行回火训练的受限波尔兹曼机的音素识别算法。首先,利用经过等能量划分后的改进并行回火算法来训练受限玻尔兹曼机,接着将受限玻尔兹曼机堆叠组成一个深信度网络,从而作为深度神经网络预训练的基础模型,然后通过softmax层输出,得到用于音素状态后验概率检测的深度神经网络。接着,利用少量的标签数据,根据反向传播算法对网络权重进行微调。最后,将所得后验概率作为隐马尔科夫的发射概率,然后利用Viterbi解码器实现音素识别。在TIMIT语料库上的实验表明,识别率相比于传统的对比散度类算法提高了约4.5%,在不增加计算量的情况下比原始并行回火算法提高约1%。     

高压直流线路动力学模型的鲁棒辨识

在ＨＶＤＣ系统设计控制器的关键是得到控对象的数学模型， 站及高压直流线路的动力学模型难以在线求取本针对这一问题，在介绍了ＨＶＤＣ系统结构的基础上，提出了一种新的基于参数模型集估计的辨识算法。并通过仿真实验证实了这种 可行性及该动力学模型的有效性。     

基于混合映射模型的语音转换算法研究

分析了语音转换研究中使用高斯混合模型映射算法时转换特征出现过平滑的问题,认为协方差矩阵估计不准确导致的转换特征细节信息的丢失是产生过平滑问题的主要原因,提出了使用码本映射和高斯混合模型共同转换声学特征细节的混合映射算法。此外提出了利用音素信息进行快速高斯混合模型训练的训练方法。客观评价表明使用音素信息的训练方法比常规方法性能指标平均提高了12．87％,而混合映射算法在使用音素信息的训练方法基础上比传统高斯混合模型转换算法性能指标提高了27．13％