基于短时能零积和鉴别信息的语音端点检测

为了提高低信噪比下语音端点检测的准确率,提出了一种新型的语音端点检测算法.该算法利用短时能零积法和鉴别信息的互补优势,一边降噪一边端点检测,而且对于被判为噪声的帧利用基于子带能量鉴别信息方法来进行二次复检,根据鉴别信息来更新噪声能量门限,从而能更准确地跟踪噪声的能量变化.实验结果表明,该方法在信噪比变化比较剧烈的情况下仍然能够准确地进行端点检测,对语音信号的后续处理起到了很好的作用.     

言语行为理论与会话含义理论的哲学之维

语用学的诞生和发展与日常语言哲学有着密切的关系。作为语用学的两大奠基理论,言语行为理论和会话含义理论皆源于日常语言哲学。言语行为理论试图通过研究具体的言语行为来考察语言与外部世界的关系,从而澄清或排除哲学混乱。会话含义理论则通过对语言的哲学思辨,寻求人的理性本质以及以理性为核心的哲学研究方法。无论是言语行为理论还是会话含义理论都是把语言视为一种分析工具,都是为解决哲学问题而发展的理论。     

课外小组中英语演讲辩论口语训练方法的探讨

在英语教学实践中发现,大学生普遍存在阐述个人观点时不能创造性地表达等问题,难以完成深层次的语言交际。通过开展第二课堂活动,以演讲和辩论的形式能够培养和提高学生的思辨能力和快速反应能力。着重阐述了英语演讲辩论活动的实施方法及效果。     

基于隐马尔可夫模型与并行模型组合的特征补偿算法

提出了一种基于隐马尔可夫模型和并行模型组合的特征补偿算法.首先,利用一个包含较多状态的隐马尔可夫模型来描述全部单词特征向量的分布.然后,根据静音段估计的噪声均值和方差,采用并行模型组合方法调整隐马尔可夫模型的均值向量和协方差矩阵,使之与识别环境相匹配.最后,根据基于状态转移矩阵压缩的前向后向算法计算隐马尔可夫模型的后验概率,并通过最小均方误差准则估计纯净语音特征向量.实验结果表明,该算法能够更加准确地估计纯净语音特征向量,其性能明显优于基于高斯混合模型的特征补偿算法;状态转移矩阵压缩算法可以在不影响补偿精度的前提下,显著减少前向后向算法的计算量.     

一种新的基于稀疏表征的二阶段欠定语音盲分离方法

提出了一种新的混叠语音盲分离方法,即在欠定的情况下基于信号的稀疏表征,通过两个阶段估计出混叠矩阵和源信号。在混叠矩阵估计阶段,利用类拉普拉斯窗口函数构造出一个新的势函数,根据基于势函数的聚类算法估计出混叠矩阵。在源估计阶段,针对1^1-范数方法的不足,提出了一种新的基于高阶统计特性的稀疏表征来进行源信号的估计——统计稀疏分量分析。仿真实验表明,和同类其他二阶段估计方法相比,本文所提方法分离结果的重构信噪比更高,分离性能也更加优越。     

基于小波阈值多窗口功率谱估计的语音增强

提出一种有效的先验信噪比平滑方法.该方法从先验信噪比的定义出发,使用小波阈值多窗口功率谱估计方法减小语音功率谱和噪声谱的方差,从而实现先验信噪比的平滑.实验证明,该先验信噪比平滑方法解决了直接判决法在语音开始端能量较大情况下的先验信噪比延时问题,并且提高了先验信噪比的准确性;同时结合该平滑方法的语音增强方法能有效抑制“音乐噪声”,尤其在低输入信噪比时效果明显.     

一种嵌入式语音识别控制模块的设计与实现

在分析语音识别原理的基础上,结合机器人系统人机交互需求,提出了一种基于Linux应用平台、S3C2410X为处理器的低功耗、高性能的嵌入式语音识别控制模块,并分别从模块的硬件结构、软件流程进行分析和设计,通过硬件平台的搭建和软件程序的实现,达到了硬件设计简单、控制灵活、人机交互便捷的目的．     

基于HMM和RNN的无人机语音控制方案与仿真研究

为简化无人机操作,避免误操作,设计了一套基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)的无人机语音控制方案。该方案采用HMM识别无人机语音指令;同时采用RNN对多套无人机操作指令串进行训练,并对当前时刻指令进行预测,通过计算二者的相关性判断是否执行。仿真结果表明,该方案对HMM识别错误指令的辨别率达到61.90%,使整体错误率降至1.43%,表明该方案具有较为优异的性能。     

Chinese speech identification in multi-talker babble with diotic and dichotic listening

To explore Chinese Mandarin speech identification in babble of spatially separated talkers,subjective speech identification tests of word and sentence were made with diotic and dichotic listening respectively.The result shows that the speech identification scores changed non-monotonically with the masker number N increasing from 1 to infinity,first declining gradually until reaching their minimums and then rising.Statistical difference was found between the scores of diotic and dichotic listening.For all the values of N checked,dichotic listening achieved higher scores than diotic listening,showing that dichotic effect has an advantage for reducing babble masking.And the scores of sentence test are significantly higher than that of word test with whether diotic or dichotic listening,indicating that the linguistic connection in sentence can help listeners get a better perception of the target speech in babble masking.     

自适应谱增强在MBE语音编码中的应用研究

通过对多带激励(multi-band excitation,MBE)语音编码的研究,将自适应谱增强技术应用在多带激励语音编码中,提升了合成语音的清晰度,改善了合成语音的质量;仿真实验表明:自适应谱增强技术使合成语音的基频和二次谐波的谱幅度明显提升,有效地增强了合成语音的清晰度。