多发音字典在维吾尔语方言语音识别中的应用

基于标准语音的识别系统在识别带有发音变异的口语语料时,识别率较低。针对这一问题,提出了一种在标准维吾尔语发音字典的基础上生成多发音字典的方法。采用基于专家经验和数据驱动相结合的方法分析了维吾尔语方言口音发音变异规则,构造发音变异集合,生成初始的多发音字典,并运用了自动数据处理算法和门限阈值法,使得能够从方言口音训练语音数据中自动获得精简的多发音字典。实验结果表明:该方法对维吾尔语方言口音的识别性能有提升作用。     

维吾尔语大词汇语音识别系统识别单元研究

维吾尔语是一种黏着语,单词不太适合作为维吾尔语大词汇连续语音识别系统识别单元。针对维吾尔语大词汇连续语音识别系统中的识别单元选择问题,设计更适合维吾尔语的子词识别单元,提出维吾尔语单词和子词相结合的组合识别单元构建方法,并对单词、子词和组合识别单元的语言模型和语音识别性能进行评价。实验结果表明,所提出的识别单元在单元数量、语言模型复杂度等方面表现出更加优越的性能,并且使识别系统的单词错误率比基于单词的系统相对减少22%。     

维吾尔语语音数据库的手工标注及软件实现

附加标注信息的语音数据库在语音识别研究中的作用十分重要。本介绍了我们开发的维吾尔语音数据库手工标注系统的功能及其在实现过程中采用的一些技术,并阐明了对语音数据库进行标注的重要性及切分的基本原理。     

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。     

电脑处理维吾尔语语音和谐律的可能性

维吾尔语有大量的构词和构形附加成分，它们附加在词干上构成新词或表示特定的语法意义。根据语音和谐律的要求，这些附加成分大多数有两个或更多的变体。本文根据维吾尔语的语音和谐律。探讨用电脑处理多变体附加成分与词干结合时自动选择其中最合适的变体的可能性。     

基于DKU-JNU-EMA数据库发音特征的方言识别

为研究广东话、客家话、潮州话和普通话的发音差异性,提出了一种基于发音特征的方言识别系统。本研究采用DKU-JNU-EMA数据库,以广东话、客家话、潮州话和普通话为研究对象,通过端点检测法实现对数据集的预处理,提取了数据集中发音器官的位移、速度和加速度参数,并对发音运动器官进行了空间和速度的统计学分析,然后选用随机森林和支持向量机分类器对所取的提特征集进行识别分类。实验结果表明,本文提取的发音特征在机器学习分类器的识别分类中是有效的,选用支持向量机做分类器时,在齿龈位置的分类平均准确率达到83.1%。     

从语汇语音变异看当代汉语失范现象

当代汉语语汇变异主要表现在因“将错就错”而习非成是,以及使用语词的随意、凌乱、不规范等方面;语音变异则主要表现在时尚化、简单化和粗略化等方面。值得人们警惕的是,这些失范都有被认可、被提升为“规范”的趋势。     

变异特征加权的异常语音说话人识别算法

常用的加权算法难以跟踪非常态语音特征的变异,为此,文中提出了一种变异特征加权的异常语音说话人识别算法.首先统计大量正常语音各阶MFCC特征的概率分布,建立正常语音特征模板;然后用测试语音特征与正常语音特征模板之间的K-L距离和欧氏距离来度量语音的变异程度,确定K-L加权因子和欧氏加权因子;最后利用加权因子对测试语音的MFCC特征进行加权,并将加权后的特征输入高斯混合模型进行异常语音说话人识别.实验结果表明,文中提出的K-L加权和欧氏加权的异常语音说话人识别算法的整体识别率分别为46.61%和42.25%,而基于各阶特征对说话人识别贡献的加权算法和不加权算法的整体识别率分别为39.68%和36.36%.     

基于语音识别技术的英语发音评测系统研究

利用语音识别技术,依英语发音的特有性,搭建完整合理的计算机辅助英语发音评测系统。整个系统包括3个部分:语音段验证、语音信号切割和发音评测。其中语音段验证利用置信度评估的技术,并依据置信度阀值对评测语音内容是否需要评测做出判断;语音信号切割是以预先训练好的英语发音声学模型为切割依据,通过强制对位的方式切割出正确的发音区段;英语发音评测是系统的核心,使用的评测方式是比较评测语音和标准语音的相似度,采用4个评测特征:发音完整度、韵律性、语速和准确度进行发音相似度评测。针对不同的特征参数设计合理的评测机制,并对4个特征参数进行加权运算,以建立一个完整合理的英语发音评测系统。实验证明,系统能够给出比较客观的评分,达到预期设计目标。     

面向维吾尔语电话交谈式语音识别的词典设计方法研究

为了解决基于词语的维吾尔语语音识别系统集外词过多的问题,采用形态分析生成的语素或数据驱动切分生成的统计子词代替词语作为识别系统的词典单元。在此基础上,提出一种根据语素识别系统和统计子词识别系统在声学模型训练数据上的音素错误率差别选择词语最佳分解结果,从而构建语素-统计子词联合词典的方法。在维吾尔语电话交谈式语音识别任务上比较各个系统的性能。实验结果表明,语素或统计子词的运用能有效缓解词语系统集外词过多的问题。与词典大小为200K的词语系统相比,55K的语素-统计子词联合系统使测试集上的音素错误率从45.4%下降到43.8%。     

Roles of computational auditory model in automatic speech recognition

The development of computational auditory modeling in the last 30 vears is reviewed, and its development in the com trig years is predicted .     

基于音素的发音质量评价算法

面对广大的外语学习者,计算机辅助语言学习系统已经成为一种最佳的口语学习方式。该文提出了一种新的应用于计算机辅助语言学习系统的面向英语学习人群的发音质量评价算法,名为PASS(phone-basedautomaticscoreforl2speechquality)。PASS算法以基于隐含Markov模型的语音识别和口音自适应技术为基础,考察了音素发音的准确性和流利性信息,定义了音素级的发音质量分数,从而可以综合得到整句的评分结果。在实验室自行采集和精细标注的非母语语音库上与其他评分算法进行比较实验,PASS与专家评分的句子级相关性达到了0.66,优于其他算法。目前PASS算法已经被成功地应用于清华大学出版社的互动式语言学习系统中。     

Design and implementation of prototype system for online handwritten Uyghur character recognition

Based on the analysis of the unique shapes and writing styles of Uyghur characters,we design a framework for prototype character recognition system and carry out a systematic theoretical and experimental research on its modules.In the preprocessing procedure,we use the linear and nonlinear normalization based on dot density method.Both structural and statistical features are extracted due to the fact that there are some very similar characters in Uyghur literature.In clustering analysis,we adopt the dynamic clustering algorithm based on the minimum spanning tree(MST),and use the k-nearest neighbor matching classification as classifier.The testing results of prototype system show that the recognition rates for characters of the four different types(independent,suffix,intermediate,and initial type) are 74.67%,70.42%,63.33%,and 72.02%,respectively;the recognition rates for the case of five candidates for those characters are 94.34%,94.19%,93.15%,and 95.86%,respectively.The ideas and methods used in this paper have some commonality and usefulness for the recognition of other characters that belong to Altaic languages family.     

多字体多字号印刷维吾尔文字符识别

维吾尔文字符识别研究具有很高的理论价值和广阔的应用前景。该文提出一种多字体多字号印刷维吾尔文字符识别新方法:利用预分类信息将整个字符集划分为若干子集;采取两套方案,分别将输入字符归一化为32×32和24×24的点阵;提取方向线素特征,经压缩降维后,由修正二次鉴别函数完成分类,在综合可信度基础上集成识别结果;最后,利用结构的和局部的特征进行相似字鉴别。在容量为48800字符的测试集上的识别率达到99.48%,表明该方法的有效性。     

高性能汉语数码语音识别算法

提出了一个高性能的汉语数码语音识别 (MDSR)系统。 MDSR系统使用 Mel频标倒谱系数 (MFCC)作为主要的语音特征参数 ,同时提取共振峰轨迹和鼻音特征以区分一些易混语音对 ,并提出一个基于语音特征的实时端点检测算法 ,以减少系统资源需求 ,提高抗干扰能力。采用了两级识别框架来提高语音的区分能力 ,其中第一级识别用于确定识别候选结果 ,第二级识别用于区分易混语音对。由于采用了以上改进 ,MDSR系统识别率达到了 98.8% .     

基于VTS的稳健语音识别

为了进一步提高矢量Taylor级数(VTS)算法的模型补偿精度以及在噪声环境下的识别性能,提出将无监督聚类与VTS算法相结合。无监督聚类算法利用噪声模型之间的Kullback-Leibler距离将含噪语音段划分为若干个子段。然后针对各个子段分别进行一阶Taylor级数展开,并在此基础上逐段估计噪声参数和补偿声学模型。该算法结合一个中文数字串识别系统进行实验,在Babble噪声和Gauss白噪声环境下该算法的误识率相对传统的VTS算法分别下降了27.7%和17.8%。证明这种结合无监督聚类的分段VTS算法能够更加有效地将语音和噪声在倒谱域上的非线性混合模型用一阶线性模型来近似。     

用于抗噪声语音识别的谐振强度特征

基于传统的Mel倒谱系数(MFCC)系列特征的语音识别系统在噪声环境中的识别性能会急剧下降。为了进行噪声环境中的自动语音识别,提出了一种反映语音信号谐振程度的特征:谐振强度,并用之代替传统MFCC特征中的能量维(零维倒谱C0,或者帧能量E)。在展览馆噪声、人群噪声和汽车噪声等情况下的语音识别实验结果表明:基于这种新特征的语音识别系统比基于传统特征的语音识别系统有更高的平均识别率和更好的抗噪声能力。     

面向情感变化检测的汉语情感语音数据库

该文介绍了面向普通话情感变化检测的情感语音数据库CESD。该数据库的语音以对话形式录制,包括男女声情感对话语音1 200段。以生气、着急、中性、愉悦、高兴为基本情感,共包含20种情感变化模式。除语音文件外,还包含带有静音段/有效语音段、情感类别、情感变化段、情感质量等内容的标注文件。为了使更多的研究人员可以使用该数据库,利用P raat工具提取出67维常用声学特征,作为特征文件一同存储在该数据库中。对该数据库进行主观评价和情感变化检测的结果表明:语音情感状态自然、情感变化真实,能够满足语音情感识别和语音情感变化检测研究的双重需求。