维吾尔语清塞音[p]的声学分析

[摘要]利用“现代维吾尔语语音声学参数库新版本”对维吾尔语清塞音[P]在不同音节中的GAP、VOT、CD、CA、F等声学参数进行统计并声学分析．     

维吾尔语元音/ɑ/的实验研究

文章基于"维吾尔语语音声学参数数据库"研究了维吾尔语元音/ɑ/在词首和非词首位置上的声学表现,主要考察了不同的音节类型和数量以及前后辅音对该元音在口腔内的影响,并提出了[ɑ~j]、[a]、[■]、[Λ]、[ɑ]五种音位变体,其中/ɑ/为该元音的典型变体.     

维吾尔语浊塞音的声学特征分析

该文从实验语音学的角度出发,利用"维吾尔语语音声学参数库",选择其中包含浊塞音b、d、g的466个单音节及多音节词,对其声学参数进行统计分析,归纳了其共振峰、音强、时长、嗓音起始时间和无声段的分布模式。根据语音学的规律对各浊塞音的声学特点进行了深入研究,通过分别对浊塞音发生清化和保持原来浊特点时的特征参数同其对立清塞音相应的特征参数进行对比,探讨了浊塞音的清化现象。该文用实验数据证明了浊塞音清化时会表现出清塞音特征,并获得了区分浊塞音的诸多声学参数。     

肃北土语词首音节短元音声学比较分析

文章根据前人的研究理论与方法,基于《蒙古语肃北土语语音声学参数数据库》,对肃北土语词首音节短元音进行了定量、定性的声学分析,初步结论为肃北土语有[■]、[e]、[i]、[o]、[■]、[■]、[y]、[■]8个词首短元音,将其同新疆和硕特土语词首音节短元音声学特征、声学参数及声学元音作对比研究.通过一系列语音对比实验得知,肃北土语与和硕特土语词首音节短元音之间具有明显的区别性特征,它们之间既有个性,又有共性.     

区分汉英西语里的清浊塞音

很多语言中都有清塞音跟浊塞音的区分。一般所认为的清塞音和浊塞音的区别,是声带在闭塞期间是否振动。而在实际存在的语音中,"浊音性/清音性"这一区别特征联系到许多声学特征,声带的振动只是其中之一。除了介绍更多的声学特征外,本文还介绍了汉英西三种语言的清浊塞音的基本情况。     

保安语、土族语短元音声学对比分析

以《中国少数民族语言语音声学参数统一平台》的方法,用实验语音学、音系学的理论对保安语短元音进行了定量、定性分析,并引用土族语短元音声学参数量化比较了保安语、土族语短元音声学特征.经过比较保安语、土族语第一音节短元音的声学参数、声学元音图、三个顶点元音([i]([l])、[]([u])、[])的舌位位置等方面的比较得知,保安语[l]的舌位比土族语的[i]略高些;保安语[]的舌位比土族语的[u]略前些;保安语[]的舌位比土族语的较高些.也就是说保安语[]的舌位比土族语的略后些.我们通过比较保安语、土族语、蒙古语、东乡语、东部裕固语短元音声学元音图得知,在第一音节(或词首音节)短元音声学层面上,保安语、土族语、东乡语短元音区域最近.其原因有可能与早期,保安族、土族、东乡族有过一定历史阶段的长期居住,从而影响了语音系统.该结论还需要进一步反复论证.     

新疆图瓦语词首音节短元音声学分析

文章基于"新疆图瓦语语音声学参数数据库"对新疆图瓦语的词首音节短元音的第一、第二共振峰(F1、F2)进行统计分析并绘制出词首短元音声学元音图的基础上,采用定量和定型的分析结合的方法,对新疆图瓦语的短元音详细描述了它的舌位高低、前后开口度等分布格局.我们初步结论为新疆图瓦语有[、e、i、u、、、o、、、y]等10个词首短元音.词首短元音有央化(趋中)趋势.     

基于声学参数库的新疆厄鲁特话词首短元音声学分析

文章借鉴中国社会科学院民族研究所的《中国少数民族语言语音声学参数统一平台》的原理,基于《现代蒙古语卫拉特方言新疆厄鲁特话语音声学参数库》,应用实验语音学原理对厄鲁特话词首短元音第一共振峰(F1)、第二共振峰(F2)进行声学分析,制作并绘制出相应的参数汇总表和元音格局图,并在此基础上系统地描述现代蒙古语卫拉特方言新疆厄鲁特话词首音节短元音的特征.     

基于参数库的青海方言乌图美仁土语短元音声学研究

文章以中国社会科学院民族所研制的《中国少数民族语言语音声学参数统一平台》的原理,基于"现代蒙古语青海方言乌图美仁土语语音声学参数库",使用实验语音学、实验音系学的理论,对乌图美仁土语词首音节短元音的第一共振峰、第二共振峰(F1、F2)进行较系统的声学分析,并在绘出其声学元音图、声学格局图的基础上采用定量和定性分析相结合的方法对现代蒙古语青海方言乌图美仁土语词首音节短元音特点进行了系统的论述.实验得出现代蒙古语青海方言乌图美仁土语词首音节短元音音位有//、/e/、/i/、//、//、/o/、//、//、/y/等9个音位.     

维吾尔语韵律建模

对维吾尔语的韵律结构进行了全面的研究,从维吾尔语语音合成(text to speech,TTS)语音库中提取了音节的时长、能量、基频均值、最大值、最小值和基频范围等韵律特征参数,分析了其在音节处于不同韵律层次时的变化规律。提取了语音数据中韵律边界前后的音节延长量、音高重置和无声段等声学特征参数,并对它们的分布规律进行了统计分析。实验结果表明:不同韵律层级之间时长延长量和音高差值随着边界层级的提高而增加;韵律词边界之间没有显著地停顿,韵律短语和语调短语层级边界之间的平均停顿时长分别是154.2和212.8ms。     

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.     

新疆巴音郭楞州和硕特话塞音声学格局分析

文章基于《新疆巴音郭楞州和硕特话语音声学参数数据库》,利用声学分析与统计分析方法,提取一定特征参量,对新疆巴音郭楞州和硕特话塞音的声学格局进行初步探讨,并由此对相关语音现象进行分析考察,以期对新疆巴音郭楞州和硕特话塞音研究有所助益.     

维吾尔语疑问语调的声学特征

维吾尔语有丰富的疑问词和疑问句式,而单独用语调来承载疑问语气的句子主要出现在回声问句中.为了搞清楚维吾尔语疑问语调的声学特征,该文通过与陈述语调的对比,发现维语疑问语调的声学特征主要体现在句末音节,相比于陈述语调的渐降走势,疑问句的末音节基频走势是上扬的.与陈述句相比,疑问语调的其他声学特征主要表现在句末音强较大,音长较长,而整个句子的句长较短.所考察的5个音点在这些特征上都体现了相同的趋势.女性的疑问语调特征比男性运用得更明显.     

基于语音声学参数数据库的东乡语元音/i/音位分析

文章在利用"东乡语语音声学参数数据库"对东乡语元音/i/的第一共振峰(F1)和第二共振(F2)进行分析并绘出声学元音图的基础上,采用定量和定量分析相结合的方法,对东乡语元音/i/的特点进行分析并提出了元音/i/的典型变体与条件变体的分布格局.得出初步结论为:/i/元音音位有[i][][]等3个变体,[i]出现在词首位置,当作典型变体;[]是条件变体出现在ts,s后词中和词尾;[]是条件变体出现在?,?h,后词中和词尾.     

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。     

常德方言轻音音节的声学特征

语音实验考察了常德方言的声调系统并对其轻音音节从时长,音强,调值和元音音质四方面作了声学分析,最终确定常德轻音的区别性声学特征是调值而非音节时长.     

新疆图瓦语非词首音节短元音声学分析初探

文章基于"新疆图瓦语语音声学参数数据库"对新疆图瓦语的非词首音节短元音的第一、第二共振峰(F1、F2)进行统计分析并绘制出词首短元音声学元音图的基础上,采用定量和定型相结合的分析方法,详细描述了新疆图瓦语短元音的舌位高低、前后开口度等分布格局.初步得出结论:图瓦语词首音节有[■]11个词首短元音,其中/■/元音是/e/元音的自由变体,/■/元音是/o/元音的自由变体;非词首音节有[■]12个短元音,其中/■/元音是/e/元音的自由变体,/■/元音是/o/元音的自由变体,/■/是/y/元音的自由变体.     

基于区别特征系统的连续语音识别模型研究

黏着性语音的元辅音区别性特征对口语环境下的连续语音识别影响很大.通过维吾尔语和谐语音现象下的发音规律及其规则,采用语言学、实验语音学技术和数字语音信号处理等方法,研究和谐发音现象下的元音、辅音区别特征系统,建立扩展元辅音集,并以此为基础,开展基于扩展元辅音集的连续语音识别研究,进一步通过其声学模型比较研究,构建连续语音识别模型,为维吾尔语口语环境下的连续语音识别提供一种新方法.     

基于混沌特性的情感语音特征提取

根据语音发声过程中的混沌特性,应用非线性动力学模型分析情感语音信号,提取了该模型下情感语音信号的非线性特征以及常用的声学特征(韵律特征和MFCC).设计情感语音识别对比实验,将非线性特征与不同声学特征融合并验证了该组合下的情感识别性能,研究了语音信号混沌特性对情感语音识别性能的影响.实验选用德国柏林语音库4种情感(高兴、愤怒、悲伤和中性)作为语料来源,支持向量机网络用于情感识别.结果表明,非线性特征有效表征了情感语音信号的混沌特性,与传统声学特征结合后,情感语音识别性能得到了显著提高.     

基于决策树的语音基元语境特征权重训练算法

提出了一种基于决策树的语音合成基元的语境特征权重训练算法.对语音数据库中的每个带调音节,利用语境相关的问题集和候选基元的频谱距离建立决策树.对每个要合成的音节,根据其语境特征,获得语音合成系统选择的基元的语境特征F*和该语境特征下决策树叶子结点中基元的语境特征F′.统计F′中每一个语境特征相对于F*的变化,根据语境特征变化的概率对权重进行调整.实验结果表明,这种方法能够训练出合理的语境特征权重,使得合成语音的自然度有一定提高.同时,利用这种方法还可以对语音合成系统进行实时优化.