战场环境下的军事命令识别技术

由于战场使用环境的特殊性，环境噪声成为军事命令语音识别技术实用化的一个主要障碍。该文利用模型补偿技术，对噪声环境年军事命令语音识别进行探索。重点研究噪声环境下的并行模型组合算法（PMC），详细论述其原理以及在噪声环境下的语音识别中的应用。实验使用了48个高炮射击口令，分别在3种不同噪声，不同信噪比条件下对该方法进行识别率测试，结果表明，该方法具有一定的实际应用价值。     

用于SOM神经网络语音识别的自适应局部搜索算法

采用一种基于自组织特征映射（ＳＯＭ）神经网络和隐马尔柯夫模型（ＨＭＭ）法结合的语音识别方法．根据语音信号的相关性，提出了一种自适应局部搜索算法．结果表明，该算法相对于全搜索算法而言，计算量小而又不降低识别率     

在诗词融合进程中论述张先词的古今转移--兼谈词的包容性

词的历史发展过程是词与诗的分离与合流的过程,是艳俗与雅正相互交融的过程。词独立成熟之后向主流文化悄然回归,在北宋初表现为词与诗开始由分离而初步融合,词由伶工之词向士大夫词转移。张先较全面地将士大夫的日常生活,如把“言志”等传统题材及诗文的写法纳入词中,成为北宋初词转型期中较为典型的代表,也体现出词作为一种文体所具有的包容性。     

一种改进的12.8kb.s^—1宽带语音压缩技术的实现

给出了一种在１２８ｋｂ．ｓ＾－１码率具有较好听觉质量的宽带语音信号（７ｋＨｚ）压缩编码算法，当抽样频率为１６ｋＨｚ时，输入信号通过小波变换分成高子带烽低子带信号，低子带信号采用了改进进行的码激励性线性预测（ＣＥＬＰ）方案，高于带信号以及自适应增量调制（ＡＤＭ）压缩。     

语音识别中基于模糊聚类分析的参数聚类

为减少语音识别中声学模型的参数量，提高参数训练的鲁棒性，基于声学决策树结构，提出利用模糊聚类分析方法对模型参数聚类，包括高斯聚类和方差共享．对大词汇量汉语连续语音识别的实验结果表明：高斯模糊聚类使高斯数减少25％时，识别率提高了0．15％．进一步做模糊方差共享，当方差减少到初始模型的24％，与同样参数量的未进行聚类的模型相比，误识率下降了3．01％，证明了模糊聚类分析在语音参数聚类中的有效性．     

基于最长次长匹配的汉语自动分词

汉语自动分词是中文信息处理领域所特有的一个重要研究课题,机器翻译（ＭＴ）,自然语言理解（ＮＬＵ）,情报检索（ＩＲ）等都需以自动分词作为基础。为解决分词中的歧义问题,针对歧义切分字段的分布特点,提出一种基于最长匹配原则的汉语自动分词方法,分词效果较好。     

HMM自适应法在应力变异语音识别系统的应用

为了使应力变异在顽健语音识别系统中能够达到较好的识别效果,研究了基于隐马尔可夫模型(HMM)的自适应技术,提出了将最大后验概率(MAP)和最大似然回归方法(MLLR)用于应力变异语音的自适应中.实验结果表明,与基本系统相比,两种方法均有效地提高系统识别率.以SD为初始模型的最大后验概率方法在150个训练样本时识别效果最好,可以达到90.4%.     

混响声场中语音识别方法研究

免提式话筒语音识别系统是语音识别走向实用的目标之一．实现这一系统，首先要解决房间效应引起的混响问题．通过讨论室内混响声场中语音的特点，提出用鲁棒性特征参数——滤波规整的Mel频率倒谱参数(FNMFCC，即MFCC参数在对数功率谱域进行低通滤波，倒谱域进行均值减，并用标准差加权进行非线性规整，采用这3种措施来消除混响引起的语音参数的变化．识别方法用矢量量化法，用4组无混响数码语音进行训练，对特定人无混响和4种混响声场中共150组数码音的平均识别率达到98．7％．提出的这一新方法在不降低无混响音识别率的情况下，提高了混响声场的语音识别率．该方法不仅识别率高，而且运算量小、所需内存空间小。易于做成小型实用的快速识别系统．     

口头交流:民间文学的演说范式

口头交流是民间文学生存和展现的必需的方式。口头交流即是面对面的交流,构成了一种彼此互动的具体情境。没有交流就没有民间文学,人们面对面的交流是民间文学最基本的生存状态。传统的村落和现代都市都是一个口头交流的社会,社会生活诉诸于口头交流,人们在不断的口头交流中形成了种种民间文学的范式。这一范式具有鲜明的演说特征和优越性。     

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.