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.     

涟源市古塘方言疑问句研究

涟源市古塘乡方言疑问句与共同语比较有一定的特色。在表达疑问的手段方面,古塘方言中单纯使用语音手段的疑问句不用于表示有疑而问的形式;表疑问的常用语气词、语气副词和疑问代词与共同语不相同。在疑问句内部小类的划分方面,古塘方言中没有典型的是非问句;选择问句和正反问句内部小类的划分与共同语有差别。在使用频率方面,古塘方言疑问句中使用频率最高的是正反问省略式。     

涟源市古塘方言疑问句研究

涟源市古塘乡方言疑问句与共同语比较有一定的特色.在表达疑问的手段方面,古塘方言中单纯使用语音手段的疑问句不用于表示有疑而问的形式;表疑问的常用语气词、语气副词和疑问代词与共同语不相同.在疑问句内部小类的划分方面,古塘方言中没有典型的是非问句;选择问句和正反问句内部小类的划分与共同语有差别.在使用频率方面,古塘方言疑问句中使用频率最高的是正反问省略式.     

藏语拉萨话中焦点和疑问的韵律编码方式

焦点和疑问语气是两种重要的交流功能,都可以通过韵律来编码。该文请8位藏语拉萨话母语人自然说出2个目标句,包括疑问和陈述2种语气以及4种焦点条件(中性、句首、句中和句末焦点),通过音高、时长参数的声学和统计分析,考察了拉萨话中焦点和疑问的韵律编码方式。结果表明:焦点在疑问句和陈述句中相同的编码方式是,焦点词音高升高、音域扩大且时长延长,而焦点前基本不变。不同的是,陈述句中焦点后有明显的音高下降和音域压缩,但疑问句中焦点后压缩不稳定。与相同焦点条件的陈述句相比,疑问语调整体有升高,焦点后的音高上升更稳定;但焦点词的音高在两种语气间没有明显区别。可见,焦点后音高更多的是为了实现疑问语气而升高,而不是为了突显焦点而压缩;焦点词的音高不具备区别语气的功能。     

多项式函数拟合实现汉语声调的语音合成

汉语语音的声调是个人语气与情感状态最直接的表达,是体现汉语语言状态最重要的特征之一。为了使得语音合成的逼真度得到有效的提高,讲话者的话语更加具有区分度,通过加入声调参数特征实现语音语调变换,以期成为情感识别和语音识别的准确度最有力的助推剂,弥补语音合成结果在情感特征以及语音演唱方面的不足。分别对汉语阴平、阳平、上声、去声采用基频提取的方式进行声调的分析、研究,将得到的基频曲线采用多项式函数拟合的方法对汉语4种声调进行重新构建,从数学角度对汉语声调进行分析、重构,采用三角函数曲线模拟随时间变化的语音基频曲线,根据共振峰频率将曲线进行叠加,达到了95.91%的满意的识别结果。结果表明:采用多项式函数拟合方法实现汉语4种声调的语音合成,更好地还原了语音的数学本质,使得抽象化的语音表现得更直观可控。     

模糊算法在语音分析和合成中的应用

提出了利用模糊算法对连续语音的清、浊音进行分析的一种新办法，根据连续语音的声学特征提出了判别清，浊音的从属函数，以及利用从属函数对清，浊音判断的算法流程，并研制了汉语语音分析合成系统，经实验证明该系统的性能良好，具有应用价值。     

汉语无标记疑问句的语调分析与建模

语音工程中疑问句基频的生成有赖于对疑问句语调走势的全局把握与量化建模。该文以疑问句和陈述句的音高曲线的回归线代表语调走势,结合实验语料和自然语料对二者语调进行分析。发现音高曲线的回归斜率是区别陈述句与疑问句语调的重要韵律特征,该特征受句子长度、时域范围等因素影响,在2种句型中有不同的表现。用反函数对疑问句语调斜率的变化规则进行建模,取得了较高的拟合优度,为疑问句语调走势的预测与生成提供了可靠依据。     

跨语言声学模型在维吾尔语语音识别中的应用

对维吾尔语而言,由于数据采集和标注存在各种困难,用于训练声学模型的语音数据不够充分。为此,该文研究了基于长短期记忆网络的跨语言声学模型建模方法,利用汉语庞大的训练数据训练深度神经网络声学模型,然后将网络的输出层权重去掉,用随机化的方式产生与维吾尔语输出层对应的权重值,采用反向传播的方式,利用维吾尔语语音数据更新所有权重来训练维吾尔语声学模型。实验结果表明:该方法使维吾尔语转写和听写识别错误率分别比基线系统相对降低了20%和30%。该方法利用汉语大数据来训练神经网络的隐藏层,使维吾尔语声学模型能在一个较好的初始权重网络上进行训练,增强了网络的鲁棒性。     

基于声学特征的乐器识别综述

在机器听觉领域中,语音信号处理与识别早已成为一个传统的研究热点;随着信息科学与技术的迅速发展,音频与音乐信号分析也逐渐成为一个新的研究热点。乐器识别是音乐分析的一个重要应用,其主要的研究方向是基于声学特征的识别,近年来,在该领域有众多研究成果出现。文章对十多年来在基于声学特征的乐器识别领域所取得的研究成果进行综述,总结乐器识别技术常用的声学特征和识别方法。     

基于PAD模型的级联分类情感语音识别

针对声学特征(韵律特征和MFCC特征)对情感语音的分类识别性能不理想的问题,提出了一种将声学特征与情感语音PAD数据相结合的级联分类方法用于情感语音识别。首先提取情感语音的声学特征,对特征分别单独识别与组合识别,对比建立最优特征集合。然后将声学特征组合与情感语音PAD数据相结合,分两步逐级地判断出输入语音所属的情感类型。该方法在TYUT2.0情感语音数据库上得到了较好的结果,情感分类识别率相较于传统声学特征的分类识别率提高了15.4%.     

疑问语气中主语“我”与谓词性谓语的选择性

疑问语气在信息交流模式上必须遵循“听者(说者”的语用原则,因此,主语“我”是有标记的。其在与形容词谓语共现时,所受限制主要来自具有内在感知性的感受类形容词。与动词谓语共现时,依小类不同而表现出不同程度的选择限制性。限制原因主要在于违反了疑问语气的语用原则。受限制疑问句在语用上表现为各种非真性问句。     

现代汉语中的"没有"作为疑问语气词的思考

现代汉语中的“没有”一般认为有两种用法,一种作为“有”的否定式,充当句子的谓语成分,是实义动词;另一种是副词,否定动作或状态已经发生,经常作状语。本文通过大量语料的研究发现“没有”还有一种用法,由动词虚化为副词,又由副词语法化为语气词,经常出现在疑问句末尾,表示疑问语气。     

“莫（不）VP-neg？”句末neg的虚化问题

近代汉语中肯定式的测度问句“莫VP？”和否定式的测度问句“莫不VP？”句末均不排斥用否定词neg，“莫VP—neg？”、“莫不VP．neg？”句末的neg均是否定词，并未虚化为语气词。“莫VP．neg？”是测度问句“莫VP？”与正反问句“VP—neg？”糅合的产物，“莫不VP—neg？”是测度问句“莫不VP？”与正反问句“不VP—neg？”糅合的产物。     

汉语句义结构模型及其验证

为解决计算机理解和表达汉语句义的问题,以现代汉语语义学理论为基础,探索和创建了一种计算机可计算、可扩展的汉语句义结构模型,该模型从句义层次上描述构成句子的词、子句、分句在句义中承担的句义任务,句子描述对象的时空特征、谓词的时态以及不同句义成分之间的组合关系等,形成了一种抽象句义的结构化表达形式;同时,提出了一种基于反向提问的句义结构模型验证方法,用疑问词替换语义格迭代构成问句,再对问句进行评价.实验结果表明,对简单句义、复杂句义和多重句义的反向提问正确率达到92.07%,充分说明句义结构模型的合理性.      

一种融合多种语义特征的中文问题分类方法

针对中文问题分类方法中提取语义信息不准确和特征向量维数过高导致处理速度过慢的问题,提出了一种融合多种语义特征的问题分类方法。借助HowNet,兼顾问句的句法和语义信息,选取问题疑问词、核心词的主要义原、命名实体、名词单/复数等四种分类特征,并在义原的提取过程中加入词义消岐技术,对事实疑问句进行分类。在某高校信息检索研究室的中文问题集上进行实验,实验结果证明了该方法的有效性,大类准确率92.82%,小类准确率84.45%,取得了较好的效果。     

语法隐喻视角下《少年Pi的奇幻漂流》之人际意义

在系统功能语言学理论框架内运用语法隐喻中的语气隐喻理论,分析语篇中语气隐喻所体现的人际功能和意义,是解读文学作品的一种方式.在本小说中交际双方对语气隐喻的选择是不同的,语气隐喻的选择有助于塑造交际双方的人物角色、揭示不同的态度以及双方的话语权势.     

汉语连续语音识别中上下文相关的声韵母建模

声学建模是汉语连续语音识别中的关键步骤之一。根据汉语语音的特点,采用扩展声韵母(XIF)作为识别基元,并针对XIF基元设计了相应的问题集,利用基于决策树的状态共享策略建立上下文相关声韵模型(Tri-XIF)。将Tri-XIF模型与上下文相关音素模型(Tri-phone)、上下文无关音节模型进行了对比。提出了几种方法用于改善标注、改进问题集和降低模型规模。实验结果表明,Tri-XIF模型与Tri-phone模型、音节模型相比,识别性能有了很大提高,其音节误识率分别降低了24.53%和41.65%。采用了所提出的优化策略后,模型规模降低20%以上,而性能下降很少。     

《张协状元》中是非问句的类型与特点

《张协状元》中是非问句根据疑问程度可分为三种类型：有疑而问的是非询问句、半信半疑的是非测度问句和无疑而问的是非反诘问句。三种类型的是非问句句末均不使用疑问语气词。是非询问句有的是只保留疑问焦点的省略式,有的是特殊的回声问。是非测度问句均使用测度疑问副词,即“莫”、“莫是”、“莫非”。测度疑问副词“莫非”的最早用例可能见于《张协状元》。是非反诘问句大多数使用反诘副词,即“岂”、“岂可”、“终不成”。反诘副词“终不成”可能最早出现于宋代,来源于“最终不能成为”或“终究不至于”义的超音步结构“终不成”。     

《训门人》篇中的疑问代词

《训门人》使用了七类疑问代词：人物疑问代词、事物疑问代词、方式情状疑问代词、原因目的疑问代词、处所疑问代词、时间疑问代词和数量疑问代词.《训门人》疑问代词层次丰富,呈现出疑问代词从近代向现代过渡的趋势.