高性能汉语数码语音识别算法

提出了一个高性能的汉语数码语音识别 (MDSR)系统。 MDSR系统使用 Mel频标倒谱系数 (MFCC)作为主要的语音特征参数 ,同时提取共振峰轨迹和鼻音特征以区分一些易混语音对 ,并提出一个基于语音特征的实时端点检测算法 ,以减少系统资源需求 ,提高抗干扰能力。采用了两级识别框架来提高语音的区分能力 ,其中第一级识别用于确定识别候选结果 ,第二级识别用于区分易混语音对。由于采用了以上改进 ,MDSR系统识别率达到了 98.8% .     

基于隐Markov模型的汉语词类自动标注的实验研究

汉语词类自动标注技术在中文信息处理现实应用中占据着十分重要的位置。论文在经过人工分词和词类标注的大规模汉语语料库的支持下 ,通过一系列对比实验 ,对基于隐 Markov模型的汉语词类自动标注算法进行了系统的考察 ,并得出结论 :1Bigram模型的“性能价格比”较 Tri-gram模型更令人满意 ;2以 7万词次左右的标注语料库训练 Bigram模型即已基本够用 (此时 ,兼类词词类标注正确率及文本词类标注正确率分别可达 93%和 97%以上 ) ;3Bi-gram模型对不同领域具有一定的适应性。这些结论对设计实用型汉语词类自动标注系统具有指导意义。     

2.4 kb/s MELP算法设计

提出了一种新的工作于低极码率下的混合激励线性预测（ＭＥＬＰ）声码器。该声码器结合了线性预测编码（ＬＰＣ）和多带激励编码算法的优点,对算法和量化方案重新进行了设计和改造,其主要特征包括改进的基音检测算法、混合的周期脉冲和随机噪声激励,有效的线性谱频率（ＬＰＦ）参数量化以及激励谱形状表示,非正式主观测试表明,由采用本算法的一个２．４ｋｂ／ｓ编码器所重建的语音质量略优于美国联邦标准４．８ｋｂ／ｓ码激励性     

一种改进的基音检测算法

提出了一种改进的基音检测算法,通过最小化重建谐振峰与原始谐振峰之间的误差得到最佳的基音估计。在基音估计中引入误差控制因子以得到无偏的误差函数,同时对基音轨迹跟踪技术作了改进,以保证基音轨迹的正确演变。实验结果表明,与ＩＭＢＥ标准中的基音检测算法相比,该方法能够提供更正确且平滑的基音轨迹,尤其在过渡段能有效地跟踪快速基音变化,从而使重建语音具有更好的连续性和主观质量。     

基于二阶前向结构和信息最大理论的语音增强算法

基于自适应噪声对消（ＡＮＣ）的思想,提出了一种适合于语音增强任务的二阶ＡＮＣ结构。利用信息最大原理,推导了基于新结构的相应语音增强算法迭代公式。新结构的主要优化在于其能分离出原始语音信号而没有滤波失真。对真实语音信号进行大量计算机模拟实验,结果表明,新算法在噪声抑制方面具有较好的性能。     

在英语演讲培训中贯穿素质教育理念

在英语演讲培训过程中,要以加强素质教育为指导方针,狠狐学生思想素质、心理素质的培养活动基本功、演讲技巧的训练,以演讲为基本点,带动对学生全方位能力的培养。     

4kbit/s语音编码标准的最新发展

４ｋｂｉｔ／ｓ的语言信号编码是ＩＴＵ－Ｔ正在研究制定的新一代语音编码标准,研究目标是为各种不同的应用领域提供一种唯一的长话质量的语音编码。介绍了ＩＴＵ－Ｔ４ｋｂｉｔ／ｓ语音编码标准的性能要求,应用领域以及最近的研究进展情况。     

MPEG-4中的低速率语音编码算法

对ＩＳＯ近期将发布的ＭＰＥＧ－４中所包含的低速语音参量编码算法作了全面的介绍;详尽描述了其中各个参数的分析和合成过程,并对算法的特点进行了总结。     

论婉约词的审美方式

婉约词相对于豪放词更具有词的本质特征。作为词的本色风格 ,它以纯美言情为其特有的审美方式。而不同类型的婉约词又具有各自不同的审美方式 ,如寄言派的深婉、艳情派的直露和自然派的纯朴等。     

低速率语音编解码声码器的实现

基于编码速率600bps的SELP语音算法,提出一种新的语音编解码芯片,电路设计时满足算法复杂度高、运算量大的需求,从而使声码器在极低的速率下更高效地工作,获得更好的语音重建质量．同时,声码器在设计时采用了可重构的思想,对于其他定点语音算法,只需要将算法程序注入到程序存储区就能实现多种算法在同一款芯片的重构。