一种单通道语音倒谱域去混响新方法

大多数去混响的算法都是基于短时分析,不可避免地带来了截断效应;如果对混响语音进行逆滤波,则要求房间冲激响应满足最小相位.本文提出了一种针对单通道的语音长时分帧的去混响算法.算法采用长时帧分析,有效减小了截断效应的影响.首先对混响语音信号进行长时分帧计算其最小相位分量倒谱,然后根据纯净语音和房间冲激响应倒谱的不同分布,在倒谱域阻带滤波得到去混响语音最小相位分量的估计,根据最小相位倒谱理论,进而可以估计出去混响语音频域的模,最后利用人耳对相位信息的不敏感性,用估计的去混响语音的模和混响语音的相位合成,傅里叶反变换得到去混响语音时域波形.实验表明,该算法有良好的去混响效果.     

藏语语音合成中语料数据标注规则的设计

基于隐马尔可夫模型（HMM）的藏语语音合成系统中,语料数据的标注是训练声学模型的基础和关键。文章结合藏语独有的语音特点对语料数据设计套标注规则,并以Praat为标注环境实现语料的标注。     

一种基于Matlab的语音信号采集与分析系统设计

介绍了一款基于Matlab的语音信号采集与分析系统,该系统通过声卡和Matlab的数据采集工具箱低成本地实现了语音信号的实时采集,并利用Matlab强大的数值计算和信号处理功能高精度地完成了语音信号的分析工作,具有使用方便、价格便宜、通用性强等优点。     

CHMM语音识别初值选择方法的研究

针对隐马尔科夫模型用于语音识别时传统的参数初始化方法(随机分布之值、K均值算法)可能导致模型参数收敛于局部最优而非全局最优的问题,提出了先按最大距离选择初值中心,再按最小距离将原始数据分割成小类后去除类内干扰点,使类内相似性更强的K均值方法.实验结果表明,改进后的方法与传统方法相比,更好地平滑逼近语音特征,提高语音的识别率.     

小学生汉字错误记忆的音、形研究

采取DRM范式,要求被试分别对字音相同或相近的汉字和字形相近的汉字作是否出现过的判断。研究单个汉字的语音关联、字形关联对小学生错误记忆的影响。实验一发现,被试对关键诱饵字产生了明显的错误再认,字音相同或相近能够引发小学生对汉字的明显的错误记忆现象。实验二发现,被试对关键诱饵字也产生了明显的错误再认,字形相近能够引发小学生对汉字的明显的错误记忆现象。     

中美澳大学生英语抱怨言语行为对比研究

恰当、有效地使用英语抱怨语是体现英语学习者是否具备良好的外语交际能力的一个重要方面。通过语篇补全式问卷调查法对20位就读于云南师范大学外语学院的中国英语学习者和15位母语为英语的美国和澳大利亚大学生的抱怨语进行了语料收集和对比、分析。发现两个受试群体的英语抱怨语有一定的共性,但也存在较大的差异。因此,针对中国英语学习者在实施抱怨中出现的语用方面的失误,提出了加强对中国英语学习者语用能力培养的一些建议。     

基于人工神经网络的汉语数字语音识别系统

利用改进的有序聚类算法得到解决时间规整问题的新算法,在此基础上建立了基于人工神经网络的普通话数字语音识别系统。对基于人工神经网络的算法和基于动态时间伸缩的算法作比较识别实验,结果表明,基于人工神经网络的语音识别算法的识别性能优于传统的动态时间伸缩算法。     

CiLin Expansion and Its Application to Word Sense Disambiguation

40000 new entries are added to CiLin in knowledge engineering. Statistics are presented about the sense ambiguity of Chinese words in CiLin. An automatic solution is proposed for the problem of Chinese sense disambiguation, which utilizes the heuristics of part-of-speech tagging and Naive Bayesy classification based on a partially disambiguated corpus.     

语言符号任意性原则视角下的辞格应用--以莫言《蛙》为例

修辞手法的使用是一种语用行为。将索绪尔任意性原则与《蛙》中辞格建立有效的联系，依据能指—所指理论对修辞进行剖析，可以进一步丰富该理论，有助于分析作者使用的修辞手法。所作的具体阐述表明，辞格的应用是建立在绝对任意性下的相对任意性的联系。     

佤语语音语料端点检测算法

端点检测是语音信号处理的过程中非常重要的一个环节,其准确性直接影响语音信号处理的速度和结果.特别是在实际应用中因信噪比较低,使得某些高信噪比下性能好的端点检测算法准确率也比较低.为了提高在低信噪比的环境下佤语语音端点检测的准确率,本文使用了一种基于多窗谱估计谱减法和能熵比法的语音端点检测复合算法.该算法首先利用多窗谱估计谱减法去除语音的背景噪音以提高信噪比;其次再对去噪后的语音使用能熵比算法进行端点检测;最后借助Matlab工具对佤语语音进行仿真实验.仿真结果表明:对于低信噪比的环境下的佤语语音,本文使用的基于多窗谱估计谱减法和能熵比法复合算法同常规能熵比算法相比,端点检测的准确率提高了34%.