HTK参数对普米语孤立词识别率的影响

普米语是一种无文字的少数民族语言,目前已处于濒危状态,建立语音语料库及开展语音识别研究是保护和传承普米语的重要手段.基于HTK的语音识别中,参数的选取对不同语言的识别率有很大的影响.针对MFCC维数、HMM状态数及GMM个数这3个参数对普米语的识别率进行研究,结果表明:普米语语音识别的最佳MFCC维数为13维,最佳HMM状态数为8个,最佳GMM个数为3个.     

一种用于自动标引系统的主题词自动切分方法

该文着重介绍一种知识指导下的主题词自动切分方法，该方法能灵活处理自然主题词、大幅度跳跃及关联词的切分问题，其字面切分精度达９９．３３％，综合切分精度达９８．９１％。     

幻象·幻想·诗意言说——海子抒情短诗解读

海子及其诗歌是中国当代诗歌史上特殊的文化存在。本文尝试着从存在的表象/幻象、丰盈的想象/幻想、诗意言说方式、神性体验和神性光辉四个方面对海子的抒情短诗进行解读,并探讨和说明海子及其诗歌在诗学理念和美学实践上与梵高、海德格尔、荷尔德林等人的精神渊源关系。有所发明的是把海子诗歌的幻象体系与海德格尔的天地人神四重世界整体相联系,以及在分析归纳后提出了海子诗歌独特的“诗意言说方式”。     

英语精读课堂教学步骤谈

在大学英语精读课程的教学中,不少教师认为应该在字、词、句、篇等各方面精讲细练,此做法容易导致教师难讲、学生厌听的现象。按照自由发言、导读、课文讲解和教学反馈的教学步骤能调动学生学习的积极性、主动性和创造性。     

基于BP神经网络的增益量化中的阶距自适应

本文分析了G.728语音编码算法增益固定量化的缺陷,设计了精确表示增益的自适应量化方案。采用BP神经网络对增益的量化步长进行非线性自适应量化,并提出一种新的用于训练BP神经网络的数据的获取方法。     

基于语音识别的说话人身份辨识系统

提出一种在小字库孤立语音条件下,集成语音识别与说话人的识别技术,并进行说话人身份代码（密码）识别、认证．利用语音信号的短时分析技术进行孤立词的单元分割,采用临界带特征矢量作为语音信号特征,分析了经典语音识别算法——动态时间规整算法,提出了对语音模板各帧加权的改进方法．为提高识别响应速度,研究了多门限多轮次的判决方法,在增加多套模板、提高识别率的情况下,降低了系统的响应时间．     

一种高质量的2 kb/s语言编码算法MWI

提出一种高质量的低速率语言编码算法ＭＷＩ,该算法对传统的波形插值算法ＷＩ进行了全面的改进。ＭＷＩ采用了一种更加合理的插值模型,包括统一的清音和浊音分析合成模型、新的典型波形的提取和表示方法,并且采用动态规划的算法增加基音周期估计的准确性。由于不依赖于准确的清浊音判别,ＭＷＩ具有更强的抗噪声能力。ＭＷＩ的参数设置也有利于更加有效的参数量化。随着编码速率的下降,ＭＷＩ的质量虽然呈下降的趋势,但在２ｋｂ／ｓ的速率下,它仍然能给出具有很高清晰度和自然度的合成语音。构造的完整的ＭＷＩ２ｋｂ／ｓ的声码器,具有很高的自然度和可懂度。     

用于语音识别中的SOFM矢量量化方法

该文讨论了神经网络语音识别系统中的ＫｏｈｏｎｅｎＳＯＦＭ神经网络的矢量量化（ＶＱ）的原理与过程,着重解决了其在实际应用时的若干问题,包括网络大小,学习步幅函数以及矢量量化过程中的公平竞争学习的控制函数的选定。过讨论了基于听觉模型的声学特性的提取与处理,这与ＶＱ性能息息相关。系统应用的实验表明,该神经网络在语音识别系统中具有良好性能。     

一种高性能英文词性标注器的设计与实现

针对统计和规则方法各自的优点和局限,提出运用Viterbi和FTBL(fast transformation-based learning)算法相级联的算法,实现一种英文自动词性标注器.该级联方法以FTBL算法为整体算法,在它的规则学习和最终标注两个阶段,均以Viterbi算法作为其初始化过程.实验结果表明此算法优于其中任何一种单独的算法,达到了98%的高准确率,验证了自然语言处理中统计与规则并举的主流设计思想.     

一种基于小波变换的语音增强新方法

根据随机噪声的小波变换系数在不同尺度上的传递特性和噪声信号奇异性与小波模极大值的关系，提出用一个随尺度变化的软阈值来抑制带噪语音信号在不同尺度上的噪声小波系数的语音增强方法．实验结果表明：该方法既能减小语音畸变，又能有效地去除噪声，具有较好的语音增强效果．