一种人机交互语音切分系统

对于大规模的语音语料,语音切分方法主要有传统的人工切分和机器自动化切分2种方式.人工切分大规模语音语料的切分质量易控制,但效率低、成本高;机器自动化切分效率高,但后期查找切分错误时任务极其繁重.因而提出一种人机交互语音切分系统,切分人员可选择自动切分算法,设置切分参数,修改有问题的自动切分结果,同时可自动生成用于HTK训练的标注文件.以课题组采集的1 000个普米语语音文件为研究对象,以普米语孤立词为切分基元,机器自动化切分存在难以避免的切分错误,后期检查时工作量巨大;然而使用本文提出的人机交互语言切分系统进行切分,切分人员在无需高认知度的情况下也可做到近100%的切分正确率.     

文本文件的语音识别中音节的自动切分

汉语语音识别中对孤立词、小词汇特定人的语音识别率较高，但对于连续的大词汇量语音识别率较差。把连续的大词汇语音实时自动地切分为单个音节，可以提高其系统的识别率。本文根据汉语语音在能量和频率等方面的特征，找到了短时平均幅度和短时平均过零率的方法来检测音节的端点，从而得到对文本文件中汉语语音的音节自动切分算法。     

一种新型汉语语音声韵母切分方法

提出了一种基于模糊神经网络的汉语语音声韵母切分方法。该网络的输入采用了时间相依序列的并置输入形式，它的模糊层的输出值在〔０，１〕之间，提供了输入矢量对应的类别的信息，将单音节输入矢量分为噪声，声母和韵母三段，完成了音节的定位和声韵母切分。     

基于多尺度分形维数的汉语语音声韵切分

针对低信噪比环境 ,提出一种汉语语音声韵母切分新方法。以语音信号非线性产生机制中存在混沌特性为依据 ,将普通分形维数扩展为多尺度分形维数 ,用于考察语音信号在不同最大观测分辨率下的局部自相似性。利用稳定声韵母段及其之间过渡段在多尺度分形维数上的不同特性能较好地区分二者。由此针对汉语音节“声母 +韵母”的结构特点设计了一种简单而高效的汉语语音声韵母切分方法。在干净语音测试集下测试 ,切分正确率为 95 .2 % ;在信噪比为10 d B的噪声环境下 ,正确率达到 82 .3%。     

一种新的鉴别汉语语音信号起止点的有效算法

提出短时能频值（ＥＦＶ）的新概念，设计了用短时能频值的参量来估计语音起止点的新的有效算法，提高了语音信号与背景噪声的分辨力。运用基于短时能频值ＥＦＶ估计语音起止点的算法，研究汉语普通话音素的区别特征，上机计算分析证明了ＥＦＶ门限能够很好地从噪声中分辨出语音信号，有着较好的稳定性和较高的语音－噪声分辨力。     

一种新的语音噪声抵消算法

针对单参考输入自适应噪声抵消器在多噪声源情况下除噪声效果不理想的问题,根据多参考输入自适应噪声抵消器模型,在推导多参考输入最小均方（MLMS）算法的基础上,给出其改进算法（IMLMS）,结合语音信号的特点,给出了多参考输入自适应语音消噪算法（VMLMS）,利用调整算法执行过程的算法改进思想,突破了传统的修正收敛系数的算法改进模式,最后对几种算法的性能进行了计算机仿真比较。     

一种基于巴克域噪声估计的语音增强算法

为了在保证语音增强算法性能的同时,降低算法复杂度,提出了一种巴克域最小统计量控制递归平均噪声估计算法.将带噪信号在巴克域进行分解并进行最小统计量分析,基于此最小统计量控制噪声的递归平均估计.算法基于听觉模型,充分利用巴克带内频带间的相关性,具有较好的噪声跟踪估计性能.该算法复杂度低,适用于常见语音增强方法.仿真结果表明,基于该噪声估计的语音增强可以有效地抑制噪声,增强后语音失真较小,在低信噪比条件下能够有效改善语音编码合成后的语音质量.     

一种高性能汉语语音基音周期估计方法

在分析 AMDF基音周期估计方法的基础上 ,提出一种新的汉语语音基音周期估计方法MAMDF( Modified AMDF)。实验证明 ,MAMDF方法可以获得更好的基音估计精度和时域分辨度。     

一种改进的手写汉字文本切分算法

在分析传统手写汉字文本切分算法利弊的基础上 ,提出了一种改进的基于快速连通域提取的切分算法 ,算法具有很强的抗干扰能力 ,有效解决了小角度歪斜图像和笔画粘连字符的汉字切分问题 .同时给出了具体的实现方法     

汉语语音音素分割的一种新方法

音素分割在大词汇量连续语音识别的过程中起着重要的作用 .该文提出了一种简单实用的音素分割方法 ,比较好地解决了这个问题 ,并在大词汇量汉语语音识别中得到了应用 ,取得了较好的结果     

汉语连续语言的自动分段

汉语是由单音节字组成的,而每个音节字又是由声母和调母组成的,分段就是从语言流背景噪声中检取出各音节字并分割出各音节字中声母和调母的范围。本文根据汉语时域参数的统计分布,设置若干阈值,用自动分段程序得出寂静、声母和调母的范围;以语言信号流波形的人工分段结果为标准,得出两句汉语(一句为女声,16个音节字;另一句为男声,9个音节字)的自动分段结果,其准确率达97％以上。     

基于功率谱包络动态分割的鲁棒语音端点检测

在复杂的声学环境中,由于环境噪声的干扰,导致声学特征的稳定性不够理想.为克服此难题,通常对决策结果在时间维度上进行平滑.然而,这些平滑过程本身没有考虑数据在时间维度上的结构特征,属于启发式的方法.该文采用动态分割的方法,将语音的频谱包络在时间维度上分割成具有特征同一性的时间块,以分割块为单位计算能量特征,并进行语音/非语音决策,从而达到提高语音端点检测的稳定性目的.实验表明,提出的方法有效提高了语音端点检测的鲁棒性.      

基于词性信息的汉语时间语词消歧算法

切分歧义是影响汉语自动分词系统精度的一个重要因素.时间语词包括指明事件发生确定时间位置的时点时间词和指明动作或状态持续一段时间的时段时间词.基于现代汉语语料库加工规范,特定类型的时间语词存在切分歧义及考察时间语词的语用,提出了基于时间语词上下文词性信息的统计语言模型和基于极大似然原理的消解这类歧义的算法,其开放测试正确率约为90%.     

多重分形维数在语音分割和语音识别中的应用

语音气流中具有混沌特征,而分形可以定量地分析混沌现象,故分形可作为分析语音信号的数学工具．由于传统的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ－Ｂｅｓｉｃｏｖｉｔｃｈ 维数没有考虑关于集合中点的分布信息,本文引入多重分形维数来克服上述缺点．实验表明,多重分形维数语音分割方法明显好于单一Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ－Ｂｅｓｉｃｏｖｉｔｃｈ 分形维数的语音分割方法     

汉语分词技术研究现状与应用展望

汉语自动分词是计算机中文信息处理系统的基础和难题，本文对近年来的汉语自动分词的研究方法与成果进行了分析综述。探讨了分词中存在的一些关键问题，同时介绍了分词技术在科研以及商用系统中的应用。并展望了未来分词技术在应用方向的发展．     

利用分割技术提高对话文本自动摘要的一致性

针对传统的基于抽取的自动摘要方法不能很好地处理对话文本一致性的问题,提出了对话文本自动摘要中的体裁、问题-回答对识别等关键技术.设计了一种类似于TextTiling的文本分割方法对候选的回答段落进行分割,以便提高问题-回答对的关联精度.实验结果表明,利用问题-回答对的关联信息能够提高对话文本自动摘要的整体一致性.     

一种基于段间距离测度的语言自动分割方法

根据连续语音中不同类语音段之间内在的相异性,提出了段间距离的概念,并基于特征矢量距离给出了段间距离的一种测度。在此基础上,提出一种新的语音自动分割方法,它根据语音段间距离曲线的峰值点对语音音素进行分割,而不需要关于语音单元的先验知识或参考模型,在该方法中,语音特征矢量按帧计算,通过采用适当的帧重迭度,可以使语音分割具有较高的时间分辨率,实验结果表明,该方法具有较高的分割精度和速度。     

基于局部统计特征约束的Snake模型图像分割方法

针对血管内超声(IVUS)图像边界模糊不清的问题,提出一种基于局部统计特征约束的Snake模型图像分割方法.首先利用IVUS图像的先验知识建立图像特征的统计信息,并以此信息构造变化的膨胀力,同时构造了轮廓曲线的内部平衡力,以此构造新的Snake模型,然后利用该模型进行图像分割.实验结果表明,该Snake模型对初始轮廓依赖性小,对噪声不敏感,能准确分割出具有模糊边界的目标图像.     

一种基于中文分词的主观题自动评分优化算法研究

论述了一种基于中文分词的主观题自动评分优化算法的设计与实现,详细介绍了中文分词技术及实现方法,对单词串匹配度从单词长度、单词词形、单词顺序及影响因子四个方面进行算法设计与分析,最后进行实验测试,测试结果表明采用此优化算法进行的自动评分准确率有显著提升.