采用低维特征映射的耳语音向正常音转换

在将耳语音转换为正常音时,为了研究降维后语音特征对耳语音转换的影响,分别对耳语音和正常音谱包络进行自适应编码以提取耳语音和正常音的低维特征,然后使用BP网络建立耳语音和正常音低维谱包络特征之间的映射关系以及正常音基频和耳语音低维谱包络特征之间的关系。转换时,根据耳语音低维谱包络特征获得对应正常音的低维谱包络特征和基频,对低维谱包络特征进行解码后获得对应的正常音谱包络。实验结果表明,采用此方法转换后的语音与正常音之间的倒谱距离相比高斯混合模型方法下降了10%,转换后语音的自然度和可懂度都有所提高。      

采用扩展型双线性变换法将耳语音转换为正常语音的研究

提出了一种采用扩展型双线性变换将耳语音转换为正常语音的方法。根据耳语音在不同频段的共振峰偏移程度不同,将耳语音的频谱进行分段处理,在此基础上建立耳语音转换为正常语音的转换函数。由于耳语音在各频段相对于正常语音非线性偏移,在双线性变换函数中引入扩展因子,使其对频谱的非线性偏移与对共振峰带宽的压缩更加符合耳语音转换为正常语音的实际转换需求,有效减小了转换语音与正常语音的谱失真距离。实验结果表明,本文的转换语音在音质和可懂度上均得到了有效提高。      

语音识别中多种特征信息综合利用的方法

在基于特征的语音识别研究中,往往会发现其中有些特征的识别性能对一些音比另一些音更好,而另一些特征却与此相反。它们在一些音的识别特性上存在着一定程度的互补。本文基于目前话音识别研究主要方法之一的HMMM识别方法,提出了三种有效综合利用这种互补关系提高HMM识别性能的方法。作者分别称它们为顶尖参数法,全部参数法和最可靠参数法。这三种方法在多发音人汉语数字的DHMM/VQ语音识别中,分别将识别率由89％提高到了92.3％、95.7％、94.3％。本文将详细介绍这三种方法,及其在多发育人汉语数字的DHMM/VQ语音识别中试验结果极及其分析。     

基于声韵分割的汉语单音节识别方法

本文提出一种以声韵分割为基础的汉语无调单音节识别方法。这种方法由于引入声韵分割信息和声韵分段判别,显著改善了单音节的正识率。用三男一女的发音对全部403个汉语无调音节考核结果表明,第一位平均正识率为83.9％,前三位平均正识率为96.0％。     

汉语耳语音孤立字识别研究

耳语音识别有着广泛的应用前景,是一个全新的课题.但是由于耳语音本身的特点,如声级低、没有基频等,给耳语音识别研究带来了困难.本文根据耳语音信号发音模型,结合耳语音的声学特性,建立了一个汉语耳语音孤立字识别系统.由于耳语音信噪比低,必须对其进行语音增强处理,同时在识别系统中应用声调信息提高了识别性能.实验结果说明了MFCC结合幅值包络可作为汉语耳语音自动识别的特征参数,在小字库内用HMM模型识别得出的识别率为90.4%.     

基于发音特征的汉语普通话语音声学建模

将表征汉语普通话语音特点的发音特征引入汉语普通话语音识别的声学建模中,根据普通话发音特点,确定了用于区别普通话元音、辅音以及声调信息的9种发音特征,并以此为目标值训练神经网络得到语音信号属于各类发音特征的后验概率,将此概率作为语音识别的输入特征建立声学模型。在汉语普通话非特定人大词表自然口语对话识别系统中进行了实验验证,并与基于频谱特征的声学模型进行了比较,在相同解码速度下,由此方法建立的声学模型汉字错误率相对下降6.8%;将发音特征和频谱特征进行了融合实验,融合以后的识别系统相对基于频谱特征系统的汉字错误率相对下降10.1%。上述结果表明,基于发音特征的声学模型更加有效的实现了对语音特性的表征,通过利用发音特征和频谱特征的互补性,能够进一步实现对语音识别性能的提高。      

基于连续高斯混合密度HMM的汉语全音节语音识别研究

本文在大量语音分析实验的基础上，对ＨＭＭ用于汉语全音节语音识别进行了较为深入的探讨，建立了一个连续高斯混合密度ＨＭＭ的汉语全音节语音识别系统．该系统在训练算法上撇开了传统的Ｂａｕｍ－Ｗｅｌｃｈ算法，代之以计算复杂度小、存储量小、迭代次数少且具有自动分割效应的分段Ｋ平均算法。对于ＨＭＭ的模型单元的选择，单元的结构以及模型参数的选取，充分考虑了汉语语音的特点；并在语音特征上做了深入的实验分析工作，采用了符合人耳听觉特性的Ｍｅｌ－Ｓｃａｌｅｄ参数，用ＦＦＴ倒谱代替了ＬＰＣ倒谱，同时利用了语音的动态谱特征和能量特征。另外，本文还针对汉语声母的特点，独特地提出了变帧移分析策略。整个识别系统的首选正识率为９１．１％．     

基于听觉模型的耳语音的声韵切分

本文分析了耳语音的特点，并根据生理声学及心理声学的基本理论与实验资料，提出了一种利用听觉模型来进行耳语音声韵切分的方法。这种适用于耳语音声韵切分的听觉感知模型主要分为四个层次：耳蜗对声音频率的分解机理；听觉系统的时域和频域非线性变化；中枢神经系统的侧抑制机理。这种模型能反映在噪声环境下人对低能量语音的听觉感知特性，因而适于耳语音识别，在耳语音声韵母切分实验中得到了满意的结果。     

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％。     

二维Arimoto熵直线型阈值分割法

Arimoto熵是一种广义熵形式.本文首先指出了已提出的二维Arimoto熵阈值分割法的表述错误,给出了正确的二维Arimoto熵阈值分割法;然后提出了二维Arimoto熵直线型阈值分割法,并给出了快速递推公式;对Arimoto熵公式中参量的选择进行了探讨,并基于标准图像进行了分割性能评估.大量分割实验表明,二维Arimoto熵直线型阈值法至少与二维Arimoto熵和二维Renyi熵直线型阈值法分割效果相当;在图像边缘和噪音信息丰富的情况下,二维Arimoto熵直线型阈值法的分割效果优于二维Arimoto熵和二维Renyi熵直线型阈值法,是一种有效的图像阈值方法.