面向多口音语音识别的声学模型重构

该文提出了应用声学似然分作为置信度来生成可靠口音相关单元的方法。基于可靠口音相关单元构造声学模型,并通过声学模型重构的方法将它们融合到标准普通话模型中,以改善普通话语音识别器对带多方言口音语音的识别效果。另外,还提出了使用增量式决策树融合及根据支配度选择Gauss混合2种方法来减少冗余的Gauss混合,从而提高了重构后的声学模型的效率。实验表明:该方法在不降低对标准普通话的识别率的前提下,对粤、吴口音的绝对音节错误率分别下降了9.25%和9.21%。     

汉语连续语音识别中上下文相关的声韵母建模

声学建模是汉语连续语音识别中的关键步骤之一。根据汉语语音的特点,采用扩展声韵母(XIF)作为识别基元,并针对XIF基元设计了相应的问题集,利用基于决策树的状态共享策略建立上下文相关声韵模型(Tri-XIF)。将Tri-XIF模型与上下文相关音素模型(Tri-phone)、上下文无关音节模型进行了对比。提出了几种方法用于改善标注、改进问题集和降低模型规模。实验结果表明,Tri-XIF模型与Tri-phone模型、音节模型相比,识别性能有了很大提高,其音节误识率分别降低了24.53%和41.65%。采用了所提出的优化策略后,模型规模降低20%以上,而性能下降很少。     

借助音频数据的发音字典新词学习方法

针对已有的发音字典扩展方法只能从文本数据中学习新词而无法学习到音频数据中新词的问题,提出了一种基于混合语音识别系统的发音字典新词学习方法。该方法首先分别采用音节和字母音素对混合识别系统对音频数据进行集外词识别,利用系统间的互补性得到尽可能多的新词及其发音候选,然后借助感知器与最大熵模型对得到的新词及发音进行优化,降低错误率,最后实现发音字典的扩展,并利用语法语义信息完成对语言模型参数更新。基于华尔街日报(WSJ)语料库的连续语音识别实验表明:该方法可以有效学习到音频数据中的未知新词,采取的数据优化策略极大地提高了所得新词及发音的精度;在词错误率指标下,字典扩展后系统的识别性能相对基线系统提高约13.4%。     

基于音节的维吾尔语大词汇连续语音识别系统

维吾尔语是一种黏着语,基于单词的语言模型不太适合于维吾尔语大词汇连续语音识别任务。该文提出了适合维吾尔语的基于音节的语言模型,引入最大匹配分词算法评价音节语言模型在大词汇连续语音识别任务中的单词识别性能。实验结果表明:基于音节的语言模型在未登录词和模型复杂度等方面表现出比基于单词的语言模型更加优越的性能,并且使识别系统的单元错误率比基于单词的系统减少了50%。因此,在维吾尔语语音识别任务上可以将音节作为识别单元。     

一适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法

提出一种适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法,采用基于描述性模型的多类分类器（modified quadratic discriminant function,MQDF）作为Adaboost基元分类器,可直接进行多类分类,无需将多类问题转化为多个两类问题处理,其训练复杂度大大低于已有的多类Adaboost算法。算法提出根据广义置信度更新样本权重,实验证明这种算法适用于大规模多类分类问题。为了降低算法的识别复杂度,提出从所有训练后得到的Adaboost基元分类器组中选择一个最优的基元分类器作为最终分类器的方法进行删减。在HCL2000及THOCR-HCD数据集上进行实验证明,所提改型Adaboost算法提高了识别率的有效性,该算法的相对错误率比现有最优算法分别下降了14.3 %,8.1 %和19.5 %。     

榕江方言与普通话的差别及辨证

榕江位于贵州省黔东南州的东南部，按现代汉语方言划分的区域，榕江方言属于北方方言的西南方言。但由于受当地方音上语的影响，与普通话相比较，差别很大。其差别主要表现在声母、韵母两个方面。一、声母榕江方言声母与普通话声母之间存在着较大差异。其主要是几组声母相混的问题。因而榕江人要学好普通话，必须把握好两者之间的对应规律，并寻求有效方法加以辨证。（一）声母的对应特点1、检江方言一般没有以山、oh、山为声母的音节，普通话里以出、Ch、北为声母的音节，格江方言对应归并到以z、c、s为声母的音节去了。2格江方言h一般不…     

汉语普通话与沈阳方言转换的研究

中国地域辽阔,汉语包括多种方言。方言转换技术可实现方言间语音的转换,丰富语音交流的方式,增强语音交流的可懂性、友好性和趣味性。该文分析了普通话与沈阳方言在声调调类与调值、时长和特殊词等方面的差异;探讨了普通话与沈阳方言转换的可行性;提出了基于混合聚类算法的方言基频转换模型、基于统计的方言时长转换模型和基于加权有限状态机的特殊词识别算法;通过基本转换和说话人音色还原构建了方言转换系统,实现了实时普通话语音输入、沈阳方言语音输出。评测结果显示通过方言转换系统得到的方言语音与目标方言语音具有较高相似度。     

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%。     

包头方言中的儿化现象

包头方言的儿化与普通话的儿化相同，在一个音节的末属附加一个卷舌动作，使这个音节发生语音变化。包头方言的儿话现象随韵母不同呈现不同的变化规律。     

基于目标逼近特征和双向联想贮存器的情感语音基频转换

提出了一种用于情感语音合成的基频转换方法.该方法使用定量目标逼近(q TA)特征作为语音音节层的基频描述,并用高斯双向联想贮存器(GBAM)实现中性合成语音音节层q TA参数向目标情感语音音节层q TA参数的转换.在模型训练阶段,首先基于中性语料库和统计参数语音合成方法构建中性语音合成系统;然后利用少量情感录音数据,将从情感语音文本对应的中性合成语音中提取的q TA参数作为源数据,将情感录音中提取的q TA参数作为目标数据,进行GBAM转换模型的训练.在情感语音合成阶段,利用训练得到的GABM模型,实现中性合成语音基频特征向目标情感的转换.实验结果表明,该方法在目标情感数据较少的情况下可以取得比最大似然线性回归(MLLR)模型自适应方法更好的情感表现力.