基于优化肌电特征的无声语音信号识别

提出了一种基于遗传算法(GA)和fisher投影的最佳可鉴别基的求解方法.将原始特征向量向着最佳可鉴别基投影可得到具有最佳可分性的新的特征向量.从颧肌和二腹肌前腹的皮肤表面检测无声发出6个汉语元音的表面肌电信号(SEMG),以该肌电信号的AR模型系数、倒谱系数和美尔倒谱系数作为原始特征向量.使用遗传算法找出了原始特征的次优组合,并组成新的特征向量.将GA找出的次优特征向量向着fisher最佳可鉴别基投影可得到最佳鉴别特征向量.最后用改进的BP神经网络作为分类器得到了较好的识别效果.     

基于参考独立分量分析的语音增强方法

参考独立分量分析（independent component analysis with reference,ICA—R）将源信号的先验知识以参考信号的形式引入学习算法中,可以从混合信号中仅抽取期望的源信号．基于ICA—R提出了一种语音增强新方法．通过比较语音信号和多种噪声信号的特点,合理地构造了具有语音信号重要特性的参考信号,进而应用ICA—R从多种加性噪声中抽取了期望增强的语音信号．计算机仿真和性能分析结果均表明了该方法的有效性．     

语音矢量量化全局最优问题的研究

为提高运算速度和识别率,采用编码器扰动在线简化算法解决矢量量化编码时“全局”最优问题.这种算法无需计算扰动前后的目标函数差(ΔE).扰动是全局且永远被接受,在一个温度下无需进行多次扰动以达到热平衡,而且随着码本容量(M)的增加,计算时间要大大缩短,该算法提高了运算速度和识别率,能较好地解决了矢量量化陷入局部最小点问题.     

LSF标量格型混合量化

为了降低线谱频率(LSF)参数矢量量化器的搜索复杂度和码字存储单元,利用格型矢量量化的优点,设计了一种适合LSF参数量化的标量格型混合量化器。该量化器对LSF参数的预测残差矢量的第一、二个参数进行标量量化,余下的参数则利用格型矢量量化,从而降低了搜索复杂度和码字存储单元,与G.729协议所使用的LSF量化技术相比,有一定的改进。     

使用期待提高对话系统的语音识别率

在回顾了各种语言模型的基础上,针对如何更有效地构建口语对话系统中语音识别器的语言模型展开讨论,研究并实现了使用系统期待来建立语言模型的方法.在口语对话系统中,根据系统提出的问题或者系统给用户的提示,对话管理器产生对用户响应的期待,也称作系统期待.由于系统期待是建立在对话系统当前状态的基础上,所以可根据系统当前状态构建系统期待,从而建立更加优化的语言模型,并使用此语言模型来提高语音识别的识别率.     

一种基于语音分类的清晰度客观评价算法

为了能方便、快捷、可靠地对失真语音进行语音清晰度性能评价,提出了一种基于语音分类的加权巴克谱失真语音清晰度客观评价算法SC-WBSD.该算法提出在巴克域中对清音帧、浊音帧及过渡音帧巴克带谱失真进行加权来求失真语音的客观失真测度.通过分析 3类语音的巴克谱失真测度与DRT分的相关程度,提出一组以相关系数的幂次方为权重的有效SC-WBSD权重矢量.实验结果表明,SC-WBSD方法和DRT分的相关度达到了0.924 73,与巴克谱失真测度算法相比提高了4%.     

未知数量稀疏源的盲分离方法

提出了一种新的用于未知数量稀疏源的盲分离的统一方法.为了改善聚类分离的精度,首先选取混合空间中半径给定、中心位于原点的超球面以外的数据点,并将这些数据点映射到中心位于原点的单位超球面上.由此,原来的超平面线性聚类变为致密聚类,各聚类互相重叠的现象消失.然后,通过对这些映射到单位超球面上的数据点进行聚类分离来估计混合矩阵,再利用混合矩阵估计源,其中最佳不相似阈值和相应的聚类数量是自动生成的.仿真实验验证了该方法对实际音频信号包括语音信号的有效性.仿真结果表明该方法精确、简便,稳定性好,且计算量较小.     

基于短时和长时特征的语音情感识别研究

基于语音的自动人类情感识别是近年来新兴的研究课题,它在人机通信中有广阔的应用前景。分别利用语音的短时和长时特征识别说话者的五种情感状态,即生气、高兴、悲伤、惊奇和一种无情感状态。提出了一种基于基音频率、子带频谱能量与共振峰频率的短时特征矢量和一种反映能量频谱分布及动态的长时特征参数,分别利用隐马尔可夫模型和支持矢量机两种方法进行识别。试验用的情感语音包括一个普通话情感语音库和一个丹麦语情感语音库,试验结果表明使用两类特征参数都可以得到较高的识别率。     

构式语义和语用义的整合：以“给我＋动词短语”为例

语义和语用义会在构式内互动和整合。为了证实这一论点，本研究从认知构式语法角度对“给我＋动词短语”构式作出探讨。此构式展示含两个组块的框架构式，其中的动词短语独立使用有祈使功能。第一组块与第二组块整合后会产生两义：1．标识位移目标的语义组合；2．标识特殊语用功能的语法化单位。前义与祈使句涉及事件的言内行为相关，后义加剧祈使句的言外之义和言后效果。此两义促成两个不同子构式。基于历时调查的认知演进构拟显示，此构式引申于双宾语构式，其引申方式是隐喻和转喻识解。     

Chinese Speech Recognition Model Based on Activation of the State Feedback Neural Network

IntroductionIn recentyears,speech recognition has made greatprogress.Commercial systems such as Via Voice( IBM Company) and Naturally Speaking 1 .0( Dragon System Company ) lead the field.Although the recognition ratio has greatlyimproved,many issues still need further research,such as,real- time in processing,systemcomplexity[4 6] ,very large scale integrated circuit( VLSI) implementation,etc.Among these issues,the implementation in VLSI is the most criticalchallenge for wide use of s…