基于离散HMM的非特定人关键词提取语音识别系统

设计了一个基于离散隐含马尔可夫整词模型的非特定人汉语小词表关键词提取语音识 别系统, 提出一种基于对前向、 后向搜索得到的关键词假设做二次识别的置信度策略. 将 该置信度用于关键词提取系统的说话验证, 得到了良好效果.     

汉语/英语AMR语音编码参数统计特性

为研究自适应多速率(AMR)算法应用于汉语语音和英语语音所产生的差异,针对AMR语音编码算法的特点,在分析了大量汉语语音数据的基础上,对算法中的线谱频率(LSF)、基音周期等关键编码参数采用高斯混合模型(GMM)进行了比较并给出相应结论.该研究有助于AMR算法针对汉语语音的性能优化.     

随机轨迹模型中汉语连续语音识别基元的选取方案

在比较各种汉语语音识别基元的基础上,结合汉语语音和随机轨迹模型的特色,提出了以音素类单元作为汉语连续语音识别系统的识别基元．基于音素基随机轨迹模型的汉语连续语音识别系统的实验结果表明,该方案可行．     

随机轨迹模型中汉语连续语音识别基元的选取方案要

在比较各种汉语语音识别基元的基础上,结合汉语语音和随机轨迹模型的特色,提出了以音素类单元作为汉语连续语音识别系统的识别基元,基于音素基随机轨迹模型的汉语连续语音识别系统的实验结果表明,该方案可行。     

基于AdaBoost的汉语方言辨识

为了在训练样本受限的情况下,提高汉语方言辨识的效果,提出了一种基于AdaBoost的汉语方言辨识新方法.该方法将GMM与语言模型组成的辨识系统看成一组弱分类器,然后对这组弱分类器所得的分类结果进行加权投票,最终决定汉语方言测试语音的所属类别.实验结果表明:增加GMM或弱分类器的个数,可以有效提高系统的辨识效果;测试语音越长,系统辨识效果越好;当训练样本有限的情况下,采用AdBoost方法比采用ANN方法具有更高的辨识率.     

基于正弦模型的汉语普通话语音分析合成方法

针对PSOLA算法会引起语音频谱的不连续,从而影响合成语音的质量,提出了一种基于正弦模型的汉语普通话语音基音同步分析和合成算法.首先,将连续的语音信号在时间轴上分为一帧帧短时信号,再把每一帧短时语音信号分解为一系列不同幅值、相位和频率的正弦分量,然后根据频率匹配的原则,对相邻两帧信号的幅度和相位进行插值,得到合成信号的正弦分量的幅值和相位,最后将各正弦分量相加,就得到了合成的语音信号.实验结果证明,该方法合成的语音信号的各个正弦波分量的相位和幅值均能平滑过渡,从而可以克服PSOLA算法带来的回声效应,有助于提高合成语音的自然度.     

基于正弦模型的汉语文—语转换系统

针对PSOL气算法会引起频域上的不连续的不足,提出一种汉语韵律调整的新方法。该方法基于语音的正弦模型理论,把每一帧短时语音信号分解为一系列不同幅值、相位和频率的正弦分量,然后进行语速和音高的调整,实验结果证明,合成的语音信号保持了原有语音的清晰度和自然度。将该方法应用于汉语文语转换系统中,得到较好的效果。     

基于径向基函数神经网络的语音识别

提出一种基于径向基函数神经网络的改进聚类方法,并将此改进的神经网络应用于语音识别领域,建立一个非特定人的孤立词语音识别系统.此聚类方法采取有监督的学习方式,将训练样本的形心作为隐节点的质心,训练样本的分类数作为隐节点的个数.利用该方法对小词表汉语孤立词进行语音识别.结果表明,采用此算法的径向基函数的神经网络具有更好的分类能力,训练速度和识别率均优于传统的径向基函数网络.     

汉语语音感知研究综述

汉语语音感知研究是语言研究的重要组成部分.文章在现有的汉语语音感知研究成果的基础上,分析汉语在元音、辅音、轻声、重音等方面的感知研究现状,并从音感知概念,汉语语音听辨研究(其中又以汉语的元音、辅音、轻声、重音四个方面进行了梳理,汉语语音韵律感知的ERP研究三个方面进行了综述.语音感知的ERP研究主要集中在韵律感知领域.     

潜语义分析语言模型及其在汉语大词汇连续语音识别中的应用

分析了潜语义分析语言模型在建模和解码过程中的主要问题, 实现了潜语义分析语言模型的建模, 并提出一种在连续语音识别系统一遍解码框架中融合的方法. 实验结果表明, 该方法可有效地提高大词汇汉语连续语音识别系统的性能.      

校园网园区搜索引擎的设计与实现

Google、百度等通用搜索引擎不能适用于所有的情况和需要,现有的校园网搜索引擎存在查准率、查全率不高,升级维护困难等局限性.本着整合校园网资源的目的,为方便广大师生对校园网信息的获取和使用,设计并实现了校园网园区搜索引擎中文检索系统.该系统由搜索引擎机器人、信息分析器和Web服务器查询软件3部分组成,能够对园区网上的...     

一种基于后缀树的中文网页层次聚类方法

为了便于用户浏览搜索引擎产生的搜索结果，结合STC算法和变色龙算法提出了一种中文网页的层次聚类方法-STCC算法。该方法采用雅可比系数修改了STC算法中基本类相似度的计算方法，然后根据基本类相似度矩阵，利用变色龙算法完成网页聚类。实验结果表明：STCC算法与STC算法相比。聚类精度提高将近10％，避免了单链接算法的链式效应，适用于大规模网页聚类。     

面向侨务信息主题的搜索引擎系统

介绍面向侨务信息主题搜索引擎的工作原理和体系结构,根据侨务信息的特征对网页进行侨务信息的识别.针对主题式搜索,提出一种优化的,基于历史反馈(BHF)的搜索策略,并对该搜索策略进行实验测试.结果表明,以该方法设计的面向侨务信息主题的搜索引擎系统,具有较高的搜索速度与识别精度.     

Web Voice Browser Based on an ISLPC Text.to.Speech Algorithm

A kind of Web voice browser based on improved synchronous linear predictive coding （ISLPC） and Text-toSpeech （TTS） algorithm and Internet application was proposed. The paper analyzes the features of TTS system with ISLPC speech synthesis and discusses the design and implementation of ISLPC TTS-based Web voice browser. The browser integrates Web technology, Chinese information processing, artificial intelligence and the key technology of Chinese ISLPC speech synthesis. It＇s a visual and audible web browser that can improve information precision for network users. The evaluation results show that ISLPC-based TTS model has a better performance than other browsers in voice quality and capability of identifying Chinese characters.     

一种Hash高速分词算法

对于基于词的搜索引擎等中文处理系统,分词速度要求较高。设计了一种高效的中文电子词表的数据结构,它支持首字和词的Hash查找。提出了一种Hash高速分词算法,理论分析表明,其平均匹配次数低于1．08,优于目前的同类算法。     

基于顺序查找算法的医院中西药处方审核系统的建立

构建基于顺序查找算法的医院中西药处方审核子系统。在医院管理信息系统的基础上,运用Visual Studio 2005、SQL Server 2005等网络开发应用软件编程。试运行一个多月,共审核处方1 000例,其中系统提示有中西药配伍问题的处方32例有效的保障了临床处方的药学合理性。医院中西药处方审核子系统的试运行为临床用药安全提供了保障,也为医院临床药学,尤其是中医院、中西医结合医院临床中药学的工作内涵探索,提示了切入点,值得推广。     

基于XML/XSL与设备无关的Web服务研究

未来的W eb服务不仅要支持桌面用户、移动用户的访问,而且要支持其它W eb访问的格式,例如声音界面的访问.因此,要求W eb服务是与设备无关的,并且支持不同的XM L网页格式.提出了一个传统W eb服务生命周期的扩展模型,并且将设备无关性设计在模型中,建立了与设备无关的W eb Eng innering的框架(D IW E),成功地实现了设备检测及网页切割.     

自适应Web QoS模型研究

描述了一种自适应Web QoS控制器模型。该模型通过对用户请求根据一定的请求分类策略进行分类以及动态监控和调整Web服务器配置参数的方法来达到要求QoS级别,使用启发式的禁忌搜索算法来求得QoS最优化配置,并通过仿真试验证实了使用此控制模型可有效保证网站的服务质量(QoS)。     

一种基于关键重复语义的最大熵文本分类

文本分类做为Web文本挖掘的重要手段和搜索引擎的重要组成部分而被广泛研究。现有的分类系统大都依赖于中文分词,尽管达到分类目的,但随着Web文档数量的增加和网络新词汇的不断出现,面临着特征维数急遽增高带来的时空开销问题,严重影响了系统的性能。在此抛开中文分词而尝试使用基于关键子串的特征提取并结合最大熵模型给出了一种分类系统的实现。实验表明,与现有的分类系统相比,具有较好的问题求解效率和适应性。     

沟通语音与沟通风格对决策者接受建议的影响

 人机系统中广泛采用计算机合成语音为决策者提供建议。为了比较合成语音与自然语音以及直接和含蓄的沟通风格对不同国家决策者的影响,通过实验的方法,招募了24位中国学生和24位德国学生参与决策实验,测量决策者对建议的接受度,自信水平的改变度,感知的影响,以及对建议者的信任度、满意度和未来合作意向。统计分析结果显示,相比自然语音,合成语音建议显著提高决策者的自信水平,但是决策者对合成语音建议感知的影响较弱且未来合作意向较低。总体来看,直接的沟通风格比含蓄的沟通风格更容易被决策者接受并获得决策者更高的评价。当采用直接的沟通风格时,德国决策者比中国决策者感知到更强的影响;当采用含蓄的沟通风格时,中国决策者比德国决策者对建议的接受度更高。研究结果为合成语音软件的设计提供了指导。