从言语行为理论看大学英语写作教学

通过分析大学英语写作在词汇、句式及篇章层面所存在的典型问题,指出这些问题严重影响着写作中交际意图的传递,会导致写作这一书面交际行为的失败.进而探讨言语行为理论在大学英语写作教学中可能起到的作用,以及在提高大学英语写作教学中应采取的措施.     

语音特征的降维变换与特征鲁棒性

本分析了语音识别中的特征降维变换方法和特征鲁棒性问题，经实践证明：基于ＣＤＮ分布的降维方法适合非特定人语音识别，具有突出的优越性，通过调整模型参数并使用含噪特征训练模型，解决特征鲁棒性问题。     

“舆论审判”还是“媒体审判”？——理念辨析与解决之道

目前，学界将“舆论审判”与“媒体审判”分别加以讨论并无必要，从舆论学和法理学的视角看，二者没有根本性的差别。“媒体审判”背后实际上是两种理念的冲突：表达自由与司法独立。在中国现实语境中，这两种价值都有保护的必要，因此应当采取有效手段对表达自由和司法独立之间的紧张关系进行平衡，从而建构司法和传媒间的和谐关系。     

Speech Situations and TEFL

This paper deals with how speech situations or rather speech implicatures affect TEFL.As far as the writ- er is concerned,they have much influence on many aspect of language teaching.To illustrate this point explicitly,the writer focuses on the influence of speech situations upon pronunciation,intonation,lexical meanings,sentence compre- hension and the grammatical study of the English language.     

On Figures of speech, Cooperative Principle and Politeness Principle

To accomplish the communication efficiently and successfully,the people usually follow some certain principle in conversation. Grice named this principle as the cooperative principle. The politeness principle that Leech has developed can explain some phenomenon from a different perspective that the cooperative principle cannot. Nowadays,the use of the figures of speech is becoming more and more often. What we should pay attention to is the fact that the use of the figures of speech violates the cooperative principle,while following the politeness principle to a certain extent. And this paper aims to discuss the relationship among them,to provide some information for the readers.     

基于FSS与PLP的噪声鲁棒语音识别

提出了一种基于分数阶谱相减(FSS)与感知线性预测(PLP)相结合的噪声鲁棒语音识别方法,记为FSS PLPC.该方法首先通过FSS在分数阶Fourier域对带噪语音进行降噪处理,然后计算增强语音的均方误差和Itakura距离并进行比较,以获得FSS的近似最优分数阶阶数.最后对根据此阶数得到的增强语音提取感知线性预测倒谱(PLPC).实验结果表明,FSS PLPC对于数字语音的识别性能优于传统的谱减法(SS PLPC)和感知线性预测倒谱(PLPC)法,并且随着信噪比的降低FSS PLPC表现出较好的噪声鲁棒性.     

应用矢量量化技术与隐马尔可夫模型进行话者辨认

本文采用分裂单元的新方法以及先二分树形搜索然后逐次增加固定个数新单元的建立码簿的方法,使获得的码簿的平均失真度比较低,码字分布比较均匀。实验表明,采用环形隐马尔可夫模型,不仅使训练模型时只需一个长训练句就可反映话者的特征,而且使辨认正确率有所提高。在微机上实现的辨认模拟系统,正确辨认率为91.7％。     

有噪语音的线性预测HMM参数估计方法

本文讨论了混有加性高斯白噪声的语音的线性预测隐Markov模型(HMM)参数估计问题.由Baum等人提出来的重估公式没有考虑噪声的影响,因此,对有噪语音的模型参数估计会产生较大的偏差.本文对该公式提出了一种修正方案,用这种方法估计出的模型参数有效地抑制了噪声的影响,较准确地反映了语音真实时变特征.实验证实了这一结论.     

模仿人耳听觉频率特性用于改进语音识别的方法

针对现有计算机语音识别的缺陷，提出一种模仿人耳听觉特性的Ｍｅｌ频率倒频谱特征，对它与现有的线性预测倒频谱特征进行实验对比研究，表明将人耳听觉特性应用于计算机语音识别，能产生更高的识别精度。     

在程序中加入英文朗读功能

安装MS TTS Engine与MS Speech API，在Visual Basic 6．0中开发一个具有英文全文朗读功能的程序，该程序提供了一个方便用户操作的窗体界面，界面的文本框中是用户选择、输入或粘贴的要朗读的英文文档．