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。     

基于偶数帧段输入隐马尔可夫模型的噪声环境下汉语连续语音识别研究

提出了利用偶数帧段输入隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）提高在噪声环境下汉语连续语音识别系统鲁棒性的方法，并提出了对于传统谱相减降噪技术的修改方法。实验结果表明，本文的方法能有效地提高噪声背景下汉语连续语音识别系统的性能。     

全音节汉语语音识别系统的声学模型研究

本文在分析了汉语单音节发音的音节结构的基础上，定义了基于声韵母类的语音识别单元，从声学角度确定了用于汉语全音节识别系统的声学单元，并研究了这些声学单元的检测一致性及基于这些单元的识别系统的鲁棒性。文中还对大量的发音人的声母类发音的长度作了统计，给出了基于本文给出的分割算法和本文定义的声母单元下的声母长度预分类方法。通过在非特定人全音节汉语语音识别系统上的应用表明，本文定义的语音识别单元具有很高的检测一致性，建立在其上的识别，系统也具有很高的鲁棒性；文中给出的预选方法在最好的情况下，可以减少一半以上的运算量，而预选精度几乎达到１００％。     

汉语塞音选择性特征自动萃取的小波变换方法

本文提出了汉语语音导引特征的概念，讨论了语音导引特征在自动语音识别中用于导引匹配搜索的运用方式和重要作用；提出并设计了汉语塞音选择性特征自动萃取的小波变换方法和数字信号处理算法。本文方法和算法从声学信号处理和检测的角度，将汉语清辅音声波输入信号自动分为塞音子集ＢＤＧ：｛ｂ，ｄ，ｇ｝、塞音子集ＺＺＨＪＧＰＴｃＣＨＱＫ：｛ｚ，ｚｈ，ｊ，ｇ，ｐ，ｔ，ｃ，ｃｈ，ｑ，ｋ｝和擦音集ＦｓＳＨｈＸ：｛ｆ，ｓ，ｓｈ，ｘ，ｈ｝；对输入的合清辅音的音节，计算检测并输出汉语自动语音识别系统可以利用的清辅音类属标记ｂ．ｄ．ｇ、ＳＴＯＰ／ＢＤ和ｆ．ｓ．ｓｈ．ｘ．ｈ以及它们的音段起始时标；从声学信息计算检测的角度为汉语自动语音识别系统提供一种新的“从粗到细”的辅助匹配结构。算法可用性模拟实验采用实际语音的数据库数据，以手工标注信息作为自动检测分类正确与否的对比标准。对１２６７个汉语全音节中，总数９１３个待分类清辅音的初步分类结果表明：正确分类率分别为ｂ．ｄ．ｇ：９６．１％，ＳＴＯＰ／ＢＤ：９５．１％和ｆ．ｓ．ｓｈ．ｘ．ｈ：８９．０％，总体平均正确分类率为９３．６％。     

一种面向声音变换的参数化模型

在源滤波器模型的基础上,利用统计学习方法,建立了一种面向声音变换的混合参数化模型。该模型包括浊音声学模型、清音声学模型和韵律补偿模型三部分。基于线性预测分析和mel倒谱分析的浊音声学模型,刻画了说话人声腔的共振特性。基于线性预测分析和噪声源分析的清音声学模型,反映了说话人发清音的特点。基于统计学习方法的韵律补偿模型描述了音高、能量与时长等分布特性。在该混合参数化模型的基础上,提出了一个声音变换算法,并将其应用到汉语音节的变换问题上。实验结果表明,对清浊音和韵律特性分别建模的变换算法能够提高重建语音的清晰度和可懂度,缩小重建语音与目标语音之间的感知距离,使重建语音具有目标说话人的韵律特征．     

汉语孤立字全音节实时识别系统

本文在大量语音实验的基础上,对汉语语音识别方法进行了较为深入的探讨,并以IBMPC/AT配以自行研制开发的TMS320C25-E型高速信号处理板为硬件基础,建立了一个特定人汉语普通话全音节实时识别系统.该系统针对汉语普通话的语音特点,采用了分层识别策略.整个系统响应时间小于0.2秒,用4遍1240个全音节语音对系统进行的严格测试表明:系统四声识别的平均正确率为99％左右,音节识别前5个候选的正确识别率分别为82％,91％,94％,96％,97％;同时,本文根据这一测试结果建立了相应的声韵母混淆矩阵和基于Shepard方法的相似度集群分析树图,并对照汉语语音合成清晰度测试结果及汉语语音知觉结构的集群分析结果,对本系统各部分进行了较为深入的分析,提出了相应的改进措施.     

倒谱参数稀疏分解下的汉语音谎言检测

为了提高汉语语音的谎言检测准确率,提出了一种对信号倒谱参数进行稀疏分解的方法。首先,采用小波包滤波器组对语音信号进行多频带划分,求得子频带对数能量并进行离散余弦变换以提取小波包频带倒谱系数,结合梅尔频率谱系数得到倒谱参数;其次,依据K-奇异值分解方法分别利用说谎和非说谎两种状态下的语音倒谱参数集训练得到过完备混合字典,在此字典上根据正交匹配追踪算法对参数集进行稀疏编码提取稀疏特征;最终进行多种分类模型下的识别实验·实验结果表明,稀疏分解方法相比传统参数降维方法具有更好的优化性能,本文推荐的稀疏谱特征最佳识别率达到78.34%,优于其他特征参数,显著提高了谎言检测识别准确率。      

文本无关说话人识别的全特征矢量集模型及互信息评估方法

提出了一种文本无关说话人识别的全特征矢量集模型及互信息评估方法,该模型通过对一组说话人语音数据在特征空间进行聚类而形成,全面地反映了说话人语音的个性特征。对于说话人语音的似然度计算与判决,则提出了一种互信息评估方法,该算法综合分析距离空间和信息空间的似然度,并运用最大互信息判决准则进行识别判决。实验分析了线性预测倒谱系数(LPCC)和Mel频率倒谱系数(MFCC)两种情况下应用全特征矢量集模型和互信息评估算法的说话人识别性能,并与高斯混合模型进行了比较。结果表明:全特征矢量集模型和互信息评估算法能够充分反映说话人语音特征,并能够有效评估说话人语音特征相似程度,具有很好的识别性能,是有效的。     

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％．     

音节混淆字典及在汉语口音自适应中的应用研究

提出了一种基于对识别器识别错误的统计分析建立音节混淆字典，并应用该音节混淆字典作为识别器的先验知识来校正结果的识别方法。这种近似的音节混淆字典可以分与语境无关和相关两种情况讨论，作为一种先验知识，它综合地刻画了说话人的发音特征、识别器的识别特征以及二者之间的相对关系。实验中，我们应用语境无关／相关的音节混淆字典于识别带上海口音的普通话识别器，使其音节误识率分别下降１５％及２０％。在此基础上，本论文结合常规的声学模型参数重估自适应ＭＡＰ（最大后验概率）算法进一步研究了这种方法应用于语音识别系统的实际效果。结果证明，二者互为补充，更大地提高了识别器的精度。     

语音识别中信道和噪音的联合补偿

频谱和倒谱的联合调整方法,用于对语音识别中信道差异和背景噪音的存在进行联合补偿。该方法根据干净语音的最大似然准则在频域和倒谱域分别对噪音和信道进行补偿,避免了对噪音和信道影响模型进行简化所带来的误差影响,且实现时间复杂度较低。在信噪比由10dB到20dB的含有信道和加性噪音的汉语数字串识别实验中,该方法使平均音节错误率相对下降了50．44%。实验表明频谱和倒谱的联合调整方法可以快速的补偿信道差异和背景噪音。     

解决Baum-Welch算法下溢问题的参数重估公式中存在的问题及其更正

Ｂａｕｍ－Ｗｅｌｃｈ算法在实际应用中存在算法下溢问题,参考文献ｌ～文献３中都介绍了尺度变换（Ｓｃａｌｉｎｇ）算法以解决该问题．然而这３篇文献的算法公式中存在不同程度的错误．实验结果显示原算法会导致模型训练不收敛或收敛性不好而导致识别率不高．本文分析了这些文献算法公式中存在的问题并推导给出正确公式．使用了修正后算法的语音识别系统有良好的收敛性而且可以获得较高的识别率．     

汉语重音的凸显度分析与合成

重音是重要的语调特征,重音合成技术可以提高语音的自然度和表现力。针对重音的局部凸显性,该文提出了声学特征凸显度的表示方法,分析了不同韵律位置(韵律词首、中、尾,韵律短语首、中、尾等)重音音节的声学特征凸显度,发现在韵律单元末(韵律词末音节和韵律短语末韵律词)的重音其基频最大值凸显度要低于非韵律单元末重音,提出了基于声学特征凸显度的非线性的重音声学参数生成算法,解决了传统重音声学参数线性修改算法的修改幅度不足或过大的问题。采用该算法建立了基于隐Markov模型的支持重音合成的语音合成系统。实验表明,该系统可以有效合成带有重音的语音,提高了合成语音的自然度和表现力。     

汉语重音的凸显度分析与合成

重音是重要的语调特征,重音合成技术可以提高语音的自然度和表现力。针对重音的局部凸显性,该文提出了声学特征凸显度的表示方法,分析了不同韵律位置(韵律词首、中、尾,韵律短语首、中、尾等)重音音节的声学特征凸显度,发现在韵律单元末(韵律词末音节和韵律短语末韵律词)的重音其基频最大值凸显度要低于非韵律单元末重音,提出了基于声学特征凸显度的非线性的重音声学参数生成算法,解决了传统重音声学参数线性修改算法的修改幅度不足或过大的问题。采用该算法建立了基于隐Markov模型的支持重音合成的语音合成系统。实验表明,该系统可以有效合成带有重音的语音,提高了合成语音的自然度和表现力。      

PDHF方法应用于fp奇A核￣47Ti、￣47V、￣47Cr、￣49Cr的能谱研究

将近似的角动量投影形变Ｈａｒｔｒｅｅ－Ｆｏｃｋ（ＰＤＨＦ）方法用于ｆｐ壳层区的奇Ａ核：４７Ｔｉ、４７Ｖ、４７Ｃｒ、４９Ｃｒ，计算了它们的能谱，并与实验能谱作了比较，结果是令人满意的，同时，对涉及到的核谱特性结合粒子加转子模型进行了分析，发现这些核的能谱具有无排列极限能谱的特征     

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。     

汉语连续语音识别中一种新的音节间相关识别单元

考虑汉语连续语音中的协同发音现象对语音识别性能的提高是非常重要的。针对汉语语音的特点,提出了一种新的在汉语连续语音识别中考虑音节间协同发音现象,对声学模型进行细化的识别单元。然后基于语音学知识对音节间上下文影响进行分类,实现单元间状态参数的共享,降低了模型的复杂程度,保证了模型的可训练度。这种方法和传统方法的最大不同在于:这种方法完全利用语音学知识进行聚类,而传统方法采用数据驱动的聚类方式。识别实验表明,基于语音学分类的音节间相关识别单元对识别性能有明显的改善,系统的首选误识率降低了17％。     

六亚甲基桥连的希夫碱及其锰（Ⅲ）络合物催化剂的红外光谱研究

研究了六亚甲基桥连的希夫碱及其锰（Ⅲ）络合物催化剂的红外光谱，对一些主要谱带进行了经验归属。配体的分子内氢键谱带出现在～３４３８ｃｍ－１（以ＬＨ为例），νＣ＝Ｎ谱带在～１６３０ｃｍ－１（以ＣＨ为例，下同），苯的特征谱带在～１５９８，～１４６９和～７５５ｃｍ－１，νＭｎ—Ｎ为主的复合振动在～３６９ｃｍ－１，δＭｎ—Ｎ为主的复合振动在～２４７ｃｍ－１，νＭｎ—Ｏ为主的复合振动在～３２９ｃｍ－１，δＭｎ—Ｏ为主的复合振动在～２７５ｃｍ－１，νＭｎ—Ｃｌ特征谱带在～３０３ｃｍ－１。与苯基锰（Ⅲ）卟啉络合物相比，νＭｎ—Ｎ特征谱带向高波数位移，νＭｎ—Ｃｌ特征谱带则向低波数有较大位移。     

卷积噪声环境下语音信号鲁棒特征提取

提出了一种基于独立分量分析(ICA)的语音信号鲁棒特征提取算法,用以解决在卷积噪声环境下语音信号的训练与识别特征不匹配的问题。该算法通过短时傅里叶变换将带噪语音信号从时域转换到频域后,采用复值ICA方法从带噪语音的短时谱中分离出语音信号的短时谱,然后根据所得到的语音信号短时谱计算美尔倒谱系数(MFCC)及其一阶差分作为特征参数。在仿真与真实环境下汉语数字语音识别实验中,所提算法相比较传统的MFCC其识别正确率分别提升了34.8%和32.6%。实验结果表明基于ICA方法的语音特征在卷积噪声环境下具有良好的鲁棒性。      

隐马尔可夫模型和动态时间现正统一框架下的汉语全音节语音识别研究

提出了广义模型，将动态时间规正（DTW,DynamicTimeWarping）技术和隐马尔可夫模型（HMM，HiddenMarkovModel）统一到一个语音声学模型的框架内．分析表明，广义模型更接近语音实际情况并具有很小的存储量．还利用广义模型构造了汉语全音节语音识别器，和离散HMM及DTW的对比实验结果显示：对于特定人识别，广义模型的识别性能和DTW相当而高于离散HMM；对于非特定人识别，广义模型的识别性能高于DTW和离散HMM。