苗语语音音节自适应切分算法

语音分割是苗语语音基础研究的难点和热点问题,其本质是苗语语音音节与沉默段（静音、噪音）之间边界模糊问题,目前相关研究成果较少。针对苗语语音音节分割边界模糊问题,以时域特征分割获得初始的语音边界,通过构建语音音节边界优化评价函数模型,将音节与沉默段之间边界模糊问题转化为音节真实边界和算法预测边界的误差极小化问题,以精英策略保留算法最佳优化分割边界种群个体,提取苗语语音音节与沉默段间的精准边界。实验结果表明,所提方法能显著提高苗语语音音节自适应边界搜索能力。此外,所提自适应分割算法在语音分割模糊边界分割方面显著优于典型的语音分割算法。     

BP人工神经元网络与汉语语音的音节切分

提出了一种基于ＢＰ人工神经元网络的汉语语音声韵母分割算法．计算机模拟结果表明，该算法只需对极少数典型音节进行简单训练，便可实现汉语语音的声韵母分割，且分割精度远大于传统算法所能获得的精度．     

基于神经网络的语音识别研究

提出了一种基于双权值神经网络的非特定人连续语音识别的新算法.这种算法可以不经过端点检测和分割,构建连续语音中各不同音节的特征空间覆盖区,可以避免因分割错误而带来的错误识别.通过实验得到了较为满意的识别结果.     

基于音节间相关识别单元的汉语连续语音识别算法

为提高汉语连续语音识别系统的性能,建立了音节间相关的半音节识别单元,并研究了基于这种单元的连续语音识别算法。讨论了基于 Ｄ Ｄ Ｂ Ｈ Ｍ Ｍ 模型和最大后验概率估计准则的连续语音识别的理论基础,依据动态规划的基本原理,提出了一种基于音节间相关的识别单元的汉语连续语音识别算法。依照这种算法,不但能得到最优句子侯选,而且能够在识别过程中得到音节格（即 Ｎｂｅｓｔ句子侯选）的数据结构。最后通过大词汇量非特定人连续语音识别的实验,表明了采用音节间相关的识别单元比基本的识别单元误识率有明显的降低     

一种新的汉语连续语音统计切分算法

在分析最小相位群延迟函数特点的基础上，提出了一种改进的汉语连续语音自动切分算法，该算法利用短时能量和类音节平均统计时长构造的最小相位群延迟函数为切分依据，将连续语音切分成一系列类音节单元．实验结果表明，本算法具有96．4％的切分正确率，比原算法提高5．2％．     

汉语语音连接词的分段和识别

本文提出一种汉语语音连接词音节分割方法。根据汉语语音学知识分析了语音分段中的四种音节连接方式,除了短时能量和过零率外在处理鼻辅音连接时采用了预测误差的微分△E和信号能量的微分△E_s两个特征。综合分段算法可以确定语音串中音节的边界。当输入速度为4～5音节时分割成功率达97.5％。我们采用此方法对定人发音的数字串和连接词进行一系列识别实验、识别结果验证了方法是简便和有效的。     

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。     

双门限算法在藏语语音音节分割中的应用分析

双门限算法是语音端点检测的一种重要方法,对藏语语音识别和处理具有重要意义。提出了用双门限端点检测技术对藏语语音进行音节分割的方法,首先根据双门限语音端点检测原理进行Matlab编程和仿真,然后结合藏语语音的音节特点和双门限算法分别在正常语速和慢语速环境下对藏语的30个辅音语音、随机抽取的双音节、三音节及句子语音进行双门限算法的音节分割和分析,实验表明双门限算法对没有太多连读音节的藏语语音和慢语速下长句的音节分割准确率较高。     

汉语语音的基音快速提取算法

根据汉语语音信号的特点．该文提出一种简化的自相关基音提取的方法，算法具有简便、快速、准确和易于实现等特点。此方法不仅可用于孤立字．更适用于提取二字词的声词。实验表明，所得到的１５种二字词声调的基本模式和轻声变调等都与已有的研究报导相符。含有清声母音节时，二字词声调能提供音节分割和声韵分离的准确信号．基音提取成功率高于９０％。     

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     

基于小波变换的汉语三字词语音基音频率提取

声调是基音频率的轮廓,为准确提取基音频率,进行具有汉语特色的连续语音识别,提出了具有汉语特色的清浊音切分方法.与常用的阈值法相比,该方法能更好地找到清浊音的切分点,尤其是在字与字连接紧密时更有效(在这种情况下阈值法往往失效).在此基础上,利用小波变换的多分辨分析特性进行了汉语三字词语音基音频率的提取.实验结果显示,该算法能有效地将三字词语音分开,且得到的基音频率曲线符合汉语三字词语音的声调模式.     

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CGRU多输入特征的地空通话自动切分

自动语音切分是语音识别、声纹识别、语音降噪等语音应用中非常重要的预处理环节,切分算法的优劣直接影响了系统输出结果的精度.在空管地空通话中,传输信道噪声、天气因素以及说话人工作状态均会对语音信号产生影响,进而在一定程度上影响语音切分性能.在分析空管地空通话语音特性基础上,提出了一种基于CGRU网络多输入特征的自动语音切分方法.该方法结合地空通话的特点,采用深度学习的方法进一步提取语音信号的时域和频域非线性特征,将语音信号帧分类为语音帧、结束帧以及其他帧三类.实验对比了多种语音特征作为输入对切分效果的影响,同时验证了GMM、CNN、CLDNN、CGRU等切分算法在真实地空通话测试集上的表现,并提出了一种简单预测结果平滑算法.实验结果表明,文中提出的自动切分方法在地空通话中具有明显优势,分类模型的AUC值达到了0.98.     

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.     

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%。     

一种基于ACELP的4.8kb/s高质量语音编码算法

介绍了一种基于代数码激励线性预测（ACELP）的4.8kb/s语音编码算法。首先对算法进行了概述,然后分别对算法所采用的基音周期估计,基音预测,代数码本结构以及代数码本搜索方式进行了介绍。重点对算法所采用的代数码本搜索技术进行了详细分析。定点C语言模拟结果表明,该算法在4.8kb/s速率上可以合成很高音质的话音。     

单通道的语音盲去混响

针对单通道的语音盲去混响研究中存在的问题，提出了一种盲去混响的方法.首先对语音信号进行可变长度的分段，然后采用复倒谱技术，对房间声学冲激响应进行预估计，得到去混响的初始解，并以此作为盲解卷积算法的初始解进一步去混响.仿真和实验表明，该方法具有很好的去混响效果.     

语音信号非线性特征的研究

随着研究的深入,语音信号的非线性特征逐渐被人们发现,传统的基于分段线性的语音信号处理方法存在局限性,因此用非线性方法对语音信号进行处理对于提高处理质量相当重要。文章介绍了非线性理论在语音信号处理中的一些应用,首先采用延时相图法重构语音的混沌吸引子,然后用分形维数、Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数等非线性动力学参数反映语音信号的非线性特征,设计计盒维数算法并行运用于语音分割,最后根据语音信号时域波形分形结构设计