基于听感知特征的英语句子重音检测

为了更有效地提取英语句子重音,提出了一种基于听感知特征的方法。根据音素特点,改进段长的归一化方法;根据听感知特性,引入半音程和响度特征,并以归一化的音节最高值代替其平均值,系统正确率达到78.7%,漏检率为9.37%。在此基础上,还提出了基于掩蔽效应的突显度模型,系统正确率提高到83.4%,漏检率下降到5.72%。实验表明,突显度模型更符合人的听感知,其性能接近人工标注的一致率(约为86%)。系统还具有文本无关和说话人无关的优点。     

非凸段长分布隐含Markov模型的搜索算法

基于段长分布的隐含Markov模型(DDBHMM)可解决经典隐含Markov模型(HMM)的状态段长指数分布的问题,实现了基于凸性假设的搜索。为解决非齐次模型的搜索算法问题,提出采用混合Gauss分布来拟合非凸段长分布,用子状态拆分的方法来实现非凸段长分布DDBHMM识别算法。在音乐信号识别上的实验表明:该方法在召回率提高1.1%的情况下,使准确率提高约10%。该方法实现了非凸段长分布HMM的识别算法,并且对于其他非凸段长信号具有推广价值。     

基于改进的隐马尔科夫模型的语音识别方法

针对隐马尔可夫（HMM）语音识别模型状态输出独立同分布等与语音实际特性不够协调的假设以及在使用段长信息时存在的缺陷,对隐马尔可夫模型进行改进,提出马尔可夫族模型。马尔可夫族模型可看作一个数学上由多个马尔可夫链构成的多重随机过程,HMM模型则是双重随机过程,因而,HMM模型可视为马尔可夫族模型的特例。马尔可夫族模型用条件独立性假设取代了HMM模型的独立性假设。相对条件独立性假设,独立性假设是过强假设,因而,基于马尔可夫族模型的语音模型更符合语音实际物理过程。在马尔可夫族语音识别模型中引入状态段长信息,能自动根据语速对语音单元段长进行调整。非特定人连续语音实验结果表明,利用状态段长信息的改进语音识别模型比经典HMM模型的性能明显提高。     

段长在汉语语音识别系统后处理阶段的应用

针对传统的隐含马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)存在的缺陷,该文提出了一种在识别的后处理阶段使用段长模型的方法,并应用在基于HMM的汉语识别系统上。该方法利用归一化的段长模型对识别系统的解码结果重新打分,比较前后两次算出的分数从而选出更可靠的识别结果。实验表明,通过该方法将段长模型应用在识别过程中,可以显著提高识别系统的性能,大量减少识别结果中的插入错误。数据显示,该方法使识别系统的音节错误率下降了大约10%,识别系统最终的插入错误和删除错误都低于1%。     

威远页岩气水平井压裂参数优化

使用Petrel软件建立了威远20XHXX平台的三维地质模型,优化了页岩气水平井分段压裂参数。研究表明不同的压裂段长与射孔簇数有合理的匹配关系,而且存在最优的用液强度和加砂强度,随着压裂段长、射孔簇数的增加,需要合理调减水平井间距。针对威远页岩气水平井压裂,建议增加射孔簇数缩小簇间距,提高施工排量,不同压裂段长时采用优化的用液强度和加砂强度值。     

连续语音的三音子DDBHMM识别方法

针对目前连续语音识别中广泛使用的齐次HMM(hidden Markov model)模型识别精度低的现状,该文提出了三音子DDBHMM(duration distribution based HMM)识别方法。根据汉语的特点,设计了适用于连续语音识别的三音子。描述了识别中使用的MLSS(most likely statesequence)准则。设计了识别网络并阐明了用于三音子识别的帧同步识别算法。将三音子DDBHMM识别方法与三音子齐次HMM识别方法和双音子DDBHMM识别方法进行了实验对比,结果表明:采用三音子DDBHMM可以使得识别错误率分别下降0.95%和2.29%。说明该方法能够显著地改进连续语音识别性能。     

基于自回归模型的加性噪声环境稳健语音识别

为提高噪声不平稳或不可估的情况下语音识别的稳健性,提出了利用自回归模型和短时平稳性假设,估计干净与噪声环境的语音数据,建立相应的语音识别模型,以达到抗噪效果的稳健语音信号处理方法。在N o iseX-92的4种噪声环境(w h ite,babb le,vo lvo,destroyer eng ine)从0到20 dB的不同信噪比下的“863”大词汇连续语音标准数据库的平均识别结果表明,该方法能够使得基于段长分布的隐M arkov模型的语音识别系统在25候选时声学层的音节相对错误率下降达到10.85%以下,同时相对正确识别率上升12.13%。     

从一道中考试题谈如何求线段长

本文结合2012年北京市中考数学试卷第20题的多种解法谈谈求线段长的方法.题目已知:如图1,AB是⊙O的直径,C是⊙O上一点,OD⊥BC于点D,过点C作⊙O的切线,交OD的延长线于点E,联结BE.     

利用段长信息的改进连续语音识别算法

以基于段长分布的隐含Ｍａｒｋｏｖ模型为基础，提出了一种改进的帧同步束搜索连续语音识别算法，使段长信息在连续语音识别中得到充分有效的利用，并与原算法作了比较。在该算法的具体实现上，建立了状态的局部路径组和全局活跃路径两种数据结构，并采用了帧同步快速实时算法来处理局部路径的剪枝和跳转。说明了段长参数的估计方法。介绍了非特定人大词汇量连续语音识别的实验，实验结果表明，利用段长信息改进识别算法比原识别算法字的误识率降低了６％。     

基于韵律语段的语音情感识别方法研究

语音情感识别领域提取情感特征时,普遍采用"不同情感类别,相同时长基准"的做法,忽略了人耳敏感的韵律段长会依情感不同而有所差异的现象。本文首先通过情感识别实验确定各类情感的最佳识别段长,作为人耳敏感韵律段长。并构造了基于韵律段特征的多重Elman网络模型,以期对不同情感基于特定敏感韵律段长进行识别和对多分类器识别结果进行有效融合,实现了对人耳情感辨识规律的模拟。结果表明,使用敏感韵律段特征的系统识别率达到67.9%,与使用定长语段特征相比有了很大的提高。