面向大词汇量的维吾尔语连续语音识别研究

近年来大词汇量连续语音识别技术得到了迅速的发展,国内外研究机构加大了对汉语和英语语音识别技术的研究,然而,维吾尔语语音识别技术的研究工作最近才起步。建立了面向大词汇量的维吾尔语语音语料库,研究了维吾尔语声学模型和语言模型建模技术、解码技术,进行了面向大词汇量的维吾尔语连续语音识别实验。对维吾尔语大词汇量连续语音识别技术进一步发展中存在的问题进行了讨论。     

基于HMM的维吾尔语连续语音识别系统

维吾尔语是黏着性语言,利用丰富的词缀可以用同样的词干产生超大词汇,给维吾尔语语音识别的研究工作带来了很大困难。结合维吾尔语自身特点,建立了维吾尔语连续语音语料库,利用HTK（HMMToolKit）工具实现了基于隐马尔可夫模型（HMM）的维吾尔语连续语音识别系统。在声学层,选取三音子作为基本的识别单元,建立了维吾尔语的三音子声学模型,并使用决策树、三音子绑定、修补哑音、增加高斯混合分量等方法提高模型的识别精度。在语言层,使用了适合于维吾尔语语音特征的基于统计的二元文法语言模型。最后,利用该系统进行了维吾尔语连续语音识别实验。     

维吾尔语连续语音识别技术研究

维吾尔语连续语音识别技术研究主要阐述维吾尔语连续语音的识别技术．主要包括声学模型和语言模趋。在声学模型中,主要介绍基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）的维吾尔语筵续语音识别声学建模。在语言模型中,主要对比基于文法和基于统计这两种方法的优劣。     

基于CDCPM的维吾尔语非特定人语音识别

现代维吾尔语语音识别研究尚处于超始阶段,在此介绍了基于中心距离连续概率模型（CDCPM）的维吾尔语非特定人语音识别。CDCPM用中心距离正态（CDN）分布描述模型特征空间,去掉了HMM的状态转移概率矩阵A,对HMM进行了简化和改进。在维吾尔语综合语音库上进行的实验表明：恰当地估计模型状态数和模型混合密度数,当模型数为525个,模型状态数为16,混合密度数为24,维吾尔语非特定人语音识别首选正识率达到97．90％（集内）和94．76％（集外）,取得了较好的识别效果。同时,指出了进一步开展维吾尔语语音识别研究的几个问题。     

基于HTK的维吾尔语连续数字语音识别

根据HTK工作原理,设计了维吾尔语连续数字识别的训练步骤,进行嵌入式重估训练,建立了基于音素级单位的HMM模型,建立了语言模型,实现了维吾尔语非特定人小词汇量亿以内的数字语音识别.     

基于HTK的维吾尔语连续音素识别技术研究

以建立维吾尔语连续音素识别基础平台为目标,在HTK（基于隐马尔可夫模型的工具箱）的基础上,首次研究了其语言相关环节的几项关键技术;结合维吾尔语的语言特征,完成了用于语言模型建立和语音语料库建设的维吾尔语基础文本设计;根据具体技术指标,录制了较大规模语音语料库;确定音素作为基元,训练了维吾尔语声学模型;在基于字母的N-gram语言模型下,得出了从语音句子向字母序列句子的识别结果;统计了维吾尔语32个音素的识别率,给出了容易混淆的音素及其根源分析,为进一步提高识别率奠定了基础。     

维吾尔语广播新闻连续语音敏感词检索系统

首先介绍语音信号来源于新疆人民广播电台维吾尔语新闻的敏感词语音语料库的建设。然后用该语料库进行基于HMM的模型训练。模型训练中详细介绍识别基元端点检测、特征提取、矢量量化、码本构建、HMM模型训练过程和结果。最后用该语料库和HMM训练模型对维吾尔语广播新闻连续语音信号进行敏感词检索,并对检索结果进行分析。     

基于子字单元的维吾尔语语音识别研究

为提高维吾尔语语音识别的识别率,在分析维吾尔语特点的基础上,设计一种基于子字单元的维吾尔语语音识别总体结构,指出维吾尔语单词的发音模型,给出构建子字发音字典的方法,及其以子字单元为基础构建语言模型与声学模型的方法。在一个语音库上进行实验,采用一种非监督的词切分方法对维吾尔语单词进行词切分,生成子字。实验结果表明,基于子字单元的维吾尔语语音识别可以获得更好的识别结果。     

说话人自适应技术在维吾尔语语音识别中的应用研究

该文针对维吾尔语说话人之间的发音差异会在一定程度上影响维吾尔语语音识别系统的性能这一情况研究了说话人自适应技术,将目前较为常用的MLLR和MAP以及MLLR和MAP相结合的自适应方法应用于维吾尔语连续语音识别的声学模型训练中,并用这三种方法自适应后的声学模型分别在测试集上进行识别实验。实验结果表明MLLR、MAP以及MAP+MLLR自适应方法使基线识别系统的单词错误识别率分别降低了0.6%、2.34%和2.57%。
     

基于垃圾模型的维吾尔语关键词识别

关键词识别是语音识别中的一个重要研究方向,而维吾尔语的关键词识别研究刚刚开始。结合维吾尔语音节特点和考虑影响关键词识别因素,提出在HMM模型的基础上对非关键词建立垃圾模型的方法,来提高关键词的识别效率。     

自然语料缺乏的民族语言连续语音识别

以维吾尔语为例研究自然语料缺乏的民族语言连续语音识别方法。采用HTK通过人工标注的少量语料生成种子模型,引导大语音数据构建声学模型,利用palmkit工具生成统计语言模型,以Julius工具实现连续语音识别。实验用64个维语母语者自由发话的6 400个 短句语音建立单音素声学模型,由100 MB文本、6万词词典生成基于词类的3-gram语言模型,测试结果表明,该方法的识别率为 72.5%,比单用HTK提高4.2个百分点。     

维吾尔语语音识别语料库中的OOV研究

鉴于维吾尔语丰富的形态变化产生大量单词引起的集外词(out of vocabulary,OOV)问题,为了定量研究OOV对维吾尔语语音识别的影响,采用控制语料库测试集OOV的算法及最佳文本挑选算法对不同OOV的测试集进行实验,算法通过Python语言实现.应用该算法进行电话语音库的文本转写,构建了维吾尔语的电话语音库.实验结果表明,该控制测试集OOV的方法能够有效地提高维吾尔语语音识别率.     

端到端维吾尔语语音识别研究

近几年来,基于端到端模型的语音识别系统因其相较于传统混合模型的结构简洁性和易于训练性而得到广泛的应用,并在汉语和英语等大语种上取得了显著的效果.本文将自注意力机制和链接时序分类损失代价函数相结合,将这种端到端模型应用到维吾尔语语音识别上.考虑到维吾尔语属于典型的黏着语,其丰富的构词形式使得维吾尔语的词汇量异常庞大,本文引入字节对编码算法进行建模单元的生成,从而获得合适的端到端建模输出单元.在King-ASR450维吾尔语数据集上,提出的算法明显优于基于隐马尔可夫模型的经典混合系统和基于双向长短时记忆网络的端到端模型,最终识别词准确率为91.35%.     

维吾尔语中清化元音的实验语音学研究

该文根据语音合成与识别等语音应用研究的需求,从文本分析模块入手,利用“维吾尔语语音声学参数库”,选择了带高元音/i/,/u/和/ü/的多音节词(双音节、三音节词),分别对其发生清化和保持原来浊特性时的三种高元音的时长,音高和音强进行了统计分析,归纳了其发生清化时的时长、共振峰和音强在开音节和闭音节中的分布模式,从实验语音学的角度出发,进一步探讨了维吾尔语中三个高元音的清化特性,并验证了语言学者凭听力和生理而总结出来的结论与声学上的结论的一致性。其目的是为了提高语音合成的自然度即更好的为自然语言处理服务。该项研究对维吾尔语语言乃至整个阿尔泰语系语言的韵律研究具有较高的参考价值。     

维吾尔语音素的声学特征分析

该文对不同语速下,人工标注的维吾尔语连续语音语料中各音素进行共振峰频率、音长、音强的统计分析,并完成辅-元结构下的塞音、塞擦音的声学特征分析。该文通过美尔频率倒谱系数与共振峰频率等声学特征的融合及模型状态数的修改,对维吾尔语音素识别的声学模型进行了改进,并验证了不同声学特征对音素识别的影响。相比于基线系统,改进后声学模型的识别率取得一定提升。同时,利用语音学知识分析维吾尔语易混淆音素产生原因,为音素识别声学模型的进一步改进提供参考依据。