英语语音课可视化研究——以Praat软件为例

英语语音是英语专业学生的核心课程,传统的语音教学多为反复操练,随着信息技术的发展,语音可视化软件也被应用到了语音学习中。介绍了几种常见的语音可视化软件,并探讨了Praat语音可视化软件在英语语音教学中的可行性。     

基于短时谱估计的语音增强改进算法

语音在传输过程中受到来自周围环境、传输媒介等的干扰是不可避免的,这些干扰会严重影响语音接收时的质量,导致收到的语音信号不再是原始的纯净语音信号,而是带有各种干扰噪声的语音信号,这不仅影响语音的收听质量,也给后续的语音处理带来了一定的影响.因此对语音进行增强不可或缺.大部分传统的语音增强算法仅仅只通过改变语音的幅度,再叠加上原始的语音相位或者仅调整语音的相位再和未改变的幅度叠加来实现语音信号重建从而增强语音.本文提出了一个通过既改变语音信号的幅度又改变其相位的语音增强算法.通过使用客观语音质量测评(PESQ)和语谱图对用不同方法增强后的语音进行比较,验证了用本文方法得到的增强语音质量更佳.     

语音增强技术研究综述

语音增强是语音识别的重要组成部分,它是将尽可能纯净的原始语音从嘈杂的语音中提取出来。其目的是提高语音质量,从而提高语音识别的准确率。笔者在总结近年来的语音增强的相关算法的基础上,将这些算法进行分类,分为基于数字信号处理的方法和机器学习的方法。本文介绍了基于数字信号处理和基于机器学习的语音增强算法,并总结了几种常用语音增强算法的优缺点,最后提出了语音增强算法进一步研究方向。     

大学英语语音教学的目标及策略分析

语音教学是外语教学的基础,语音学习影响其它语言项目的学习,良好的语音基础有助于听说读写等语言技能的形成。本文在简要分析语音教学的重要性的基础上,重点论述了大学英语语音教学的目标并对语音教学的策略进行了探讨。     

基于谱减法语音增强效果研究

文章就语音增强的发展历程以及面向藏语语音的研究现状和语音特征作了介绍和分析,并选择藏语拉萨话作为语音增强实验的语种.文章选择经典的谱减法作为语音增强方法,并介绍了谱减法原理,同时设计实验方案,实验语料使用纯净语音和噪音混合成的带噪语音,按照不同信噪比进行语音测试,得到了大量数据结果.在分析结果的基础上得出结论:使用谱减法能够明显提升语音质量,提升效果随着噪音语音相关度的多少而变化.     

藏语元音声学实验分析

文章采用基于Windows系统下的语音软件,采集了藏语语音声学数据参数和语音数据,建立了藏语语音数据库,并对录音数据进行了语音标注、统计和分析,最终描绘了现代藏语语音的声学实验特征。本语音软件可广泛应用于语音教学、语音分析、其他语言发音方式的研究以及法医声纹鉴定等工作。     

一种新型语音识别系统

提出一种新型语音识别系统,采用帧能量与帧过零率的乘积作为指标量进行语音端点检测,以MFCC作为语音信号特征矢量,基于HMM语音识别模型进行语音识别.同时,提出了一种新的抗噪语音识别方法,通过改进型重复Wiener滤波结合PUM模型进行抗噪语音识别,较好地抑制了噪声干扰,提高了语音识别率.     

大学公共外语教学专用语音室最佳类型探析

通过大学英语共同课语音实验室的使用调查与使用实践研究 ,论述听音型语音实验室、听说型语音实验、听说对比型语音实验室、视听说对比型语音实验、多媒体语音实验室等各类语音实验室的原理 ,并对大学外语共同课使用语音实验室的最佳类型配套进行了探析 .     

蒙古语电话语音语料库的建立

蒙古语电话语音的研究刚刚起步,建立规模较大的、通用的电话语音语料库成为了重要的基础工作.本次建立的蒙古语电话语音语料库是以自然口语的对话形式进行录制,并且体现了不同电话信道、不同方言、不同年龄段说话人的特点.本文详细讨论了语料库的录制整理、语音切分和语音标注等几个问题.本次建立的语料库为蒙古语电话语音的语音识别、语音检索、语音监控和说话人识别等技术的研究提供了真实的实验数据.     

基于自适应分段的语音端点融合检测

语音端点检测是语音识别预处理的一个重要环节,语音端点判断正确与否直接影响到语音识别的效果。短时能量法与过零率方法是语音端点检测的两类主要方法,融合这两类算法,并结合短时频谱峰值,归纳总结了4条语音端点检测的融合检测准则。在语音分段时提出自适应逐级分段计算,寻找满足误差要求的语音起始和终止端点。语音实验验证了本文所提语音自适应分段融合检测方法的有效性,同时,该方法没有增加语音端点检测的额外计算量。     

模式识别理论和技术在语音识别研究中的应用

语音识别是让机器听懂人的说话,并准确地识别出语音的内容和执行相应操作的技术．该文介绍了语音识别发展的过程,语音识别系统的结构和识别过程,模式识别理论和技术在语音识别研究中的应用以及语音识别中的关键技术和面临的问题．最后讨论了语音识别技术存在的优点和不足,并展望了其应用研究的前景．     

藏语语音信号降噪算法研究

藏语语音在识别过程中会受到各种信号的干扰,从而影响语音识别的质量。在进行语音识别预处理过程中,语音信号的降噪技术是一个关键的环节。文章通过分析各种降噪手段,重点研究了藏语语音信号降噪方法,提出了符合藏语语音信号降噪的小波包降噪算法。其研究结果为进一步的藏语语音识别技术的研究提供了基础。     

藏语孤立词语音识别系统研究

藏语语音研究相当滞后,文章结合语音识别知识和藏语特点,尝试性地研究了藏语孤立词语音识别研究.首先提取MFCC参数作为语音特征参数,形成语音模板库,采用DTW模型实现了语音识别系统,并且针对藏语孤立词多音节的特点,改进了传统的基于短时能量和短时过零率双门限检测法,即加入了音节间静音段时长门限,提高了孤立词语音信号检测的准确性和识别率.     

基于CPLD和ISD2560芯片的语音报站系统设计

简述了ISD2560语音芯片和CPLD两种器件各自的特性.用CPLD作为ISD语音芯片的控制器,在EDA软件工具的支持下实现了公交车报站系统的设计.在分析语音芯片内部存储器结构的基础上,给出了语音段的划分和首地址的确定方法,为ISD语音芯片采用灵活的地址操作模式创造条件.系统将语音的录放集于一体,为使用者进行语音的录入和修改提供了方便.     

汉字识别中声旁与整字语音激活的相对优势

以声旁位于右半边且独立成字的汉语左右结构合体字为材料 ,操纵汉字的规则性和命名作业的类型 ,利用命名整字和命名声旁两种命名作业中的规则性效应 ,分别测量声旁语音对整字语音激活的干扰和整字语音对声旁语音激活的干扰 ,在此基础上考察了整字与声旁语音不一致时 ,两种语音相互竞争和干扰的情况。结果发现 :(1)高频字整字语音干扰声旁语音激活 ,但声旁语音并不干扰整字语音激活 ;(2 )低频字整字语音干扰声旁语音激活 ,声旁语音也干扰整字语音激活 ,其中整字语音对声旁语音激活的干扰更明显。这些发现表明 ,高频字整字语音的获得明显快于声旁语音的获得 ,低频字整字语音和声旁语音尽管可能是同时获得的 ,但是 ,整字语音的激活水平要高于声旁语音的激活水平。     

加密语音在GSM话音业务信道传输的一种实现方法

移动通信系统的安全现状引发了移动语音安全课题的研究,语音加密是实现端到端语音安全通信的有效措施,但是加密后的语音数据不能直接在移动话音信道中传输.给出了加密语音在GSM话音业务信道中传输的一种实现方法,并针对GSM全速率RPE-LTP声码器,采用语音信号线性预测分析与合成技术,设计了类语音调制解调器,能够实现加密语音数据与类语音信号的可靠转换,解决了加密数据接入移动通信网的问题,并克服了GSM系统代码转换机制及话音激活检测(VAD)模块带来的不利影响,为加密语音在移动话音信道的传输提供了可能.     

加密语音在GSM话音业务信道传输的一种实现方法

移动通信系统的安全现状引发了移动语音安全课题的研究,语音加密是实现端到端语音安全通信的有效措施,但是加密后的语音数据不能直接在移动话音信道中传输。给出了加密语音在GSM话音业务信道中传输的一种实现方法,并针对GSM全速率RPE-LTP声码器,采用语音信号线性预测分析与合成技术,设计了类语音调制解调器,能够实现加密语音数据与类语音信号的可靠转换,解决了加密数据接入移动通信网的问题,并克服了GSM系统代码转换机制及话音激活检测(VAD)模块带来的不利影响,为加密语音在移动话音信道的传输提供了可能。     

藏语语音识别研究综述

文章介绍了语音识别的技术、应用领域和藏语语音识别技术的现状,以及语音识别的基本原理及识别的过程分析,探讨了藏语语音识别技术中的难点问题,并展望藏文语音识别技术的发展方向和前景。     

自适应谱增强在MBE语音编码中的应用研究

通过对多带激励(multi-band excitation,MBE)语音编码的研究,将自适应谱增强技术应用在多带激励语音编码中,提升了合成语音的清晰度,改善了合成语音的质量;仿真实验表明:自适应谱增强技术使合成语音的基频和二次谐波的谱幅度明显提升,有效地增强了合成语音的清晰度。     

智能对线器语音系统设计与仿真分析

为方便继电保护人员在使用智能对线器时进行语音通信,在智能对线器的基础上设计了一个语音通信系统.该系统编码技术以码激励线性预测语音编码（CELP）技术为基础,采用分裂式矢量量化（SVQ）技术、开环与闭环结合的自适应码本搜索算法和固定码本自相关搜索算法来提高语音处理速度和重构语音质量,应用自适应组合滤波器进一步增强语音的感性质量.仿真分析和语音测试的结果表明,语音通信系统获得了较高质量的重构语音,能满足对线工作的语音通信需求.