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.     

基于MDI与进化计算相结合的HMM训练方法

MDI为HMM训练的优化准则之一,但传统的MDI是基于局部最优求解的,所得的解也是一个局部最优解,而进化计算则是基于全局搜索的。为此,提出了将MDI及进化计算相结合来训练HMM的方法。各个模型用个体来表示,个体的适应值采用模型的最小差别信息。实验结果表明,该方法所得的系统识别率高于传统的方法。     

商务日语语言三要素语用偏误研究

语言的语用偏误最多分布在词汇上。词汇的运用往往受到语境和文化影响,因此,加强对词汇的文化意义和不同语境下语用规范的学习显得尤其重要。此外,还应加强专业术语、外来语、缩略词等知识的储备。从事跨文化商务交际的工作者首先必须具备一定的语言能力。为提高语言组织和运用能力,确保跨文化商务交际的顺利进行,该文从语音、词汇、语法三个角度对语言语用偏误现象展开系统论述。     

深度神经网络技术在汉语语音识别声学建模中的优化策略

将深度神经网络作为声学模型引入面向汉语电话自然口语交谈语音识别系统。针对自然口语中识别字错误率较高的问题,从语音的声学特征类型选择、模型训练时元参数调节以及改善模型泛化能力等方面出发,对基于深度神经网络的声学模型建模技术进行了一系列的优化。针对训练样本中状态先验概率分布稀疏的情况,提出了一种状态先验概率平滑算法,在一定程度上缓解了这种数据稀疏问题,经平滑后,字错误率下降超过1%。在所采用的3个电话自然口语交谈测试集上,相对于优化前的深度神经网络模型,经过优化后的模型取得了性能的一致提升,字错误率平均相对降低15%。实验结果表明,所采用优化策略可以有效地改善深度神经网络声学模型性能。     

基于行动研究理论的交际认知语音教学模式

通过行动研究理论的宏观方法指导,对大学英语语音教学采用微观教学和宏观教学相结合的交际认知语音教学模式帮助英语教育者提升英语语音教学水平,探讨制定包括教学模式、学习策略、评估模式等系统的大学英语语音教学模式,并根据研究结果逐步推广实践,进而改进大学英语语音教学,以提高学生的听说能力,最终实现有效的英语听说交流。     

英语语音自我概念和焦虑对英语专业学生语音学习的影响

英语语音自我概念和焦虑这两个情感因素对英语专业学生语音学习有较大的影响。问卷调查的结果表明：大多数学生英语语音自我概念低下,三分之一的学生有课堂焦虑,半数学生从系统性的语音教学中受益良多。应从三个方面入手来解决上述问题,即：提升英语语音自我概念,增强自信心;增强语音学习自主性,降低课堂焦虑;重视系统语音教学,夯实基础。     

基于分类识别的隐马尔可夫模型语音识别技术

通过分析基于隐马尔可夫模型(HMM)语音识别的原理,针对模板提取过程中语音信号的基音频率差别增大而出现的语音识别率下降的问题,提出分类识别的方法,通过采用基音周期(Pitch)判决方法,将特征相近的帧合并,并计算基音频率的MEL频率倒谱系数,采用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音识别,最终通过仿真实验验证分类识别方法对语音识别率提高的影响,得出此方法的适用环境和范围.     

基于非负字典训练和鲁棒主成分分析的语音增强算法

在鲁棒主成分分析中引入非负矩阵分解学习得到非负语音字典,提出了一种非负字典训练和鲁棒主成分分析相结合的非监督单通道语音增强算法.算法采用交替方向乘子计算优化解.采用客观感知语音质量评估方法(PESQ)对增强效果进行评估.评估中采用了TIMIT标准语音和20多种噪声在不同信噪比下进行混合得到的带噪语音信号.评估结果表明:本文提出的方法优于典型的非负矩阵分解方法和鲁棒主成分方法.     

结合过完备字典与PCA的小样本语音情感识别方法

针对稀疏表示识别方法需要大量样本训练过完备字典且特征冗余度较高的问题,提出了结合过完备字典学习与PCA降维的小样本语音情感识别算法.该方法首先用PCA降维方法将特征降维,再将处理后的特征用于过完备字典训练与稀疏表示识别方法,从而给出了语音情感特征的稀疏表示方法,并确定了新算法的具体步骤.为验证其有效性,在同等特征维数下,将方法与BP、SVM进行比较,并对比、分析语音情感特征稀疏化前后对语音情感识别率、时间效率以及空间效率的影响.试验结果表明,所提出方法的识别率比SVM与BP高;与采用稀疏化前的特征相比,稀疏化后的特征向量更便于处理,平均识别率提高约15%,时间效率提高近原来的1/2,空间效率提升近原来的1/3.     

基于KPCA和模糊核Fisher判别的语音情感识别

针对语音情感识别率不高和实时性差的问题,提出一种基于KPCA核主成分空间的模糊KFD算法,应用于语音情感识别。首先采用KPCA对语音情感特征向量降维去噪,根据转换矩阵得到核主成分空间,然后在该特征空间利用模糊C均值聚类计算语音特征向量的隶属度,进而对LDA算法中的类间离散度和类内离散度重新定义,生成模糊KFD分类器进行语音情感识别。仿真实验结果表明,提出的方法相比于传统SVM和核Fisher判别算法具有较高的识别率和良好的抗噪性能,是一种行之有效的语音情感识别新方法。