基于共振峰模式的汉语普通话中韵母发音水平客观测试方法的研究

提出了一种以元音的共振峰模式为特征基于支持向量机算法的分类评估方法,用以对汉语普通话中的韵母发音水平进行客观测试。此算法为每个韵母分别训练全分类模型、子分类模型和评估模型,在两级分类的基础上对发音水平进行测试打分。实验结果表明,全分类模型可以达到90%以上的分类正确率,客观测试与专家主观评估的相似度达到82%,在性能上超过了传统的以倒谱系数为特征的隐含马尔科夫模型方法。     

基于频率调制信息的人工耳蜗语音处理算法研究

在传统人工耳蜗连续交叠采样(Continuous Interleaved Sampler,CIS)算法的基础上,提出一种基于精细结构(频率调制信息)的人工耳蜗语音处理算法,在不引入过高频率成分、保证工艺可实现性的前提下,使语音识别率大幅提高。听觉仿真实验的结果表明,与传统的基于时域包络的CIS算法相比,基于精细结构的CIS算法对于元音可懂度的改进可以达到28%;声调的识别率在各种噪声条件下提高20%以上;在一般噪声环境下,辅音和句子的可懂度也分别获得了22.9%和28.3%的改进。