非空气传导语音的噪声特性分析及处理

喉部送话器具有很强的抗环境噪声干扰的能力，但使用时内部会产生一定的噪声。本文利用同步录音的麦克风语音信号和喉部送话器语音信号的相关性，用自适应线性滤波法提取出了喉部送话器的噪声信号，对其特性进行了分析，并提出了解决方案。     

汉语语音识别中的加权概念转移网络语言模型

采用分层语法规则的加权概念转移网络，并将语法规则和类似于统计语言模型中的概率分布结合起来，通过引入平滑的概念，为一些超出词典的OOV词和超出语法规则的词分配一个较小的概率，使模型具有较强的稳健性．实验结果表明：这种分层语法表示灵活、概念清晰、实现简单，可以较大地降低语言模型的混乱度；模型在概念级的预测性能可达到99％的正确率．用该语言模型为语音识别提供预测单元，可以提高识别率．     

音频流分割和多模式控制的设计与实现

在音频相关的系统中,迫切需要利用语音识别技术对音频流自动识别和分割,以及针对不同的应用需求, 利用消息-动作自动机进行各种复杂控制.为此,介绍了一种新的具有实时性的音频流分割系统的设计思路及其 程序实现.     

言语行为理论对外语教学中跨文化交际能力培养的启示

言语行为理论是语用学的核心理论，对外语教学中跨化交际能力培养提供了理论基础。Austin的言语行为三分说和Searl的商接言语行为理论对跨化交际中的话语表达和理解都有很大的启示。     

试论语境的作用

语境是语用学研究的一个重要方面。它产生于交际双方使用语言的过程中。语境制约着话语的意义,左右语言的选择。同时,语境在翻译中也起着十分重要的作用。     

利用声调提高中文连续数字串语音识别系统性能

采用平均幅度差法、自相关函数法和简单逆滤波器跟踪法相结合的方法计算语音信号的基音频率。根据声调模式的不同，采用基于规则的方法对声调进行识别，对连续数字串识别中一些易混淆的数字对进行区分，从而达到提高数字串识别系统性能的目的。     

一种基于噪声动态检测的语音端点检测算法

HMM技术在语音识别中得到较为成功的应用．本文基于HMM的孤立词语音识别系统的识别策略，提出了两个改进的算法．第一种算法是对背景噪声进行动态估计的汉语语音端点检测算法，较一些常规的端点检测方法如基于能量的端点检测方法，具有更高精度和鲁棒性，第二种算法针对分裂法进行码本设计时，可能出现除数为零的计算错误，提出了避免出现计算错误的改进算法．通过进行汉语孤立词语音识别实验，表明这两种算法是有效的，得到较高的识别率．     

HMM语音识别模型与一种修正训练算法

本文在统一的框架下描述了隐马尔柯夫模型（ＨＭＭ）用于语音识别时的各种形式，包括离散ＨＭＭ、连续混合密度ＨＭＭ、半连续ＨＭＭ和最大分量连续ＨＭＭ等，指出各种模型均是统一形式下的导出形式。文中就离散ＨＭＭ、连续混合密度ＨＭＭ和最大分量连续ＨＭＭ在非特定人全音节汉语语音识别中的应用，从识别率和复杂度两方面进行了性能比较。为提高最大分量连续ＨＭＭ的识别性能；提出了一种修正的训练算法。     

基于PARADOX ENGINE的语音输入电话号码查询系统

计算机自动查号系统已在我国大部分县级以上城市开通。在这些系统中，话务员是通过键盘与计算机进行对话的。实现了基于ＰＡＲＡＤＯＸＥＮＧＩＮＥ的大容量语音输入式电话查询系统。对于这一系统，话务员可以利用话筒输入待查内容。     

基于FVQ和HMM模糊训练的语音识别方法

本文提出了一种基于模糊矢量量化（ＦＶＱ）和隐马尔柯夫模型（ＨＭＭ）模糊训练的语音识别新方法．利用模糊矢量量化替代了传统方法中的矢量量化，语音特征参数序列经过模糊矢量量化后得到模糊观察符号序列．在此基础上提取出一个反映训练样本总体随机变化特性的模糊观察符号序列，然后用它对该音节的ＨＭＭ进行一次性全局训练，训练算法经传统的Ｂａｕｍ－Ｗｅｌｃｈ算法改进得到．经十个汉语数字的对比实验表明，该训练算法大大提高了系统的训练速度，模糊矢量量化与传统的矢量量化相比，不仅提高了隐马尔柯夫模型的鲁棒性，进而提高了系统的识别率，而且在语音训练数据不充足的情况下，也能得到很好的识别性能．