基于广义回归神经网络的情感语音韵律特征预测

韵律特征是语音信号中情感信息的主要表征之一。为了更好地进行情感语音合成的研究,本文通过提取普通话情感语音的韵律特征进行分析,采用广义回归神经网络构建了一个情感语音韵律特征预测模型,并根据所提取的测试集数据文本语境信息进行韵律特征预测,实验获得了相应的结果。实验结果表明,情感语音韵律特征预测效果较好。     

基于最大熵的维吾尔语句子边界识别模型

采用最大熵模型实现维吾尔语句子边界识别,该模型的训练过程不需要提供手工收集规则、词性标注及形态分析,仅使用较容易获取的单词长度和音节等特征。为确定最佳特征模板,在特征空间上组合出不同特征模板进行测试。实验结果表明,最佳特征模板具有较强的鲁棒性,召回率可达97.72%。     

基于依存信息融合特征的汉语韵律预测

针对目前基于浅层语法特征和依存句法单特征的汉语韵律层级预测能力较弱的情况,提出一种改进的汉语韵律预测方法。通过从输入文本的依存句法分析结果中自动提取依存句法单特征,并对其中关键特征进行特征融合,得到依存信息融合特征。将依存句法单特征与融合特征进行韵律层级预测实验对比,选取最优的依存特征组合与浅层语法特征相结合,利用决策树C4.5算法实现韵律结构层级的预测。经过大量的语料训练和测试结果表明,依存信息融合特征相比依存句法单特征整体韵律层级的预测准确率均有所提升,相对于浅层语法特征,韵律词和韵律短语的预测准确率分别提高了5.8%和15.4%。     

使用EBIC的软件故障特征选择方法

软件故障预测中若采用大量度量指标建立预测模型,可能因其中含有无关特征使预测模型性能受到不良影响,故障预测中的特征选择步骤选取一定维度的部分故障数据建立预测模型来提高模型性能,以达到压缩特征维度,提高模型预测精度,降低预测模型复杂度,节约计算资源的目的。传统特征排序方法仅评估单个特征对类标的影响,建立的预测模型有效性较低;特征子集选择方法需搜索所有特征子集,耗费计算资源且所选特征维数较高。针对以上问题,提出一种基于拓展贝叶斯信息准则的特征选择方法(EBIC-FS),该方法对数据进行线性回归,并计算出残差平方和较小且数据维数较少的特征模型。在公开数据集M&R及Promise上进行实验,结果表明该方法能有效压缩特征维度,且预测模型性能与5种基线方法相比有较大提升。     

维吾尔语情感词汇自动识别

针对维吾尔语情感词汇获取难度大、人工扩充情感词汇工作量大且效率低的缺陷,结合维吾尔语主观文本语料的具体特点,分析维吾尔语情感词汇在情感语料中表现的特征,建立维吾尔语情感词汇的特征模板,利用条件随机场模型实现维吾尔语情感词汇的自动识别方法。实验结果验证该方法能有效自动识别情感词汇,降低人工识别情感词汇的工作量。     

局部HOG和分层LBP特征融合的车牌字符识别

针对车牌字符识别中模板匹配法识别率低,尤其是无法准确识别相似字符的不足,提出了一种局部HOG和分层LBP特征融合的车牌字符识别方法. 首先利用模板匹配法对车牌所有字符进行初步识别,然后利用HOG算子提取车牌和模板相似字符中最具区分度的一小块边缘特征,接着利用LBP算子提取原始车牌和模板相似字符中相同区域块的分层纹理特征,将两种特征串行融合构建串行特征向量,最后根据特征向量之间的卡方距离来度量车牌字符和模板字符的相似性,进而完成二次识别. 通过实验比较了11种算法的识别性能,结果表明本文方法有效地解决了相似字符误识别的问题,在保证识别速率的同时识别率显著提高,达到99.52%.     

采用无标注语料和词“粘连”剔除策略的韵律短语识别

针对人工标注韵律结构获取大规模语料的困难和问题,利用标点符号能够表示停顿的性质,提出一种采用无标注语料和词“粘连”剔除策略的韵律短语识别方法。对标点符号划分等级,并在利用其模拟韵律边界时对其赋予不同的权重。基于无标注语料构建最大熵模型,并采取Top-K方法实现句子韵律短语边界的自动预测。通过计算相邻语法词词性间的互信息对句子进行“粘连”处理,生成“粘连”单元,并对出现在其内部的韵律边界进行剔除,实现韵律短语的自动识别。实验结果表明,获取无标注语料时对标点进行分级利用及采用“粘连”剔除策略能够 明显提升 模型性能,该方法能够获得较好的识别效果。     

基于韵律间断层级的汉语韵律间断分类*

针对韵律间断的层次性,提出了一种层次韵律间断分类方法。该方法能够充分利用韵律结构层次性,同时又能够充分利用来自声学、词典以及语法方面的特征,对不同类型的韵律间断进行分类。通过在具有韵律标注库ASCCD上的实验,该算法在综合测试集上达到平均78.25%检测正确率。     

一种改进的基于决策树的英文韵律短语边界预测方法

在英文语音合成系统中,韵律短语边界预测的精度对合成语音的自然度和可懂度有着至关重要的影响。基于决策树的预测方法是现阶段最为常用的韵律短语边界预测方法,但因决策树构建时受到数据平衡性制约,难以针对关键词进行建模,而且在基于决策树进行预测时采用了局部最优的搜索方式无法达到全局最优。所以,为了进一步提升韵律短语边界的预测效果,对基于决策树的预测方法进行了改进,引入韵律短语条件概率,使用Viterbi算法同时优化韵律短语边界概率和条件概率,并提出了基于关键词在韵律短语中的位置分布特性的决策树节点概率优化方法。实验表明,在基线系统上使用改进方法后,F-Score由68.7%提升到77.8%,而不可接受率从22.4%降低到15.2%。     

基于依存句法分析的汉语韵律层级自动预测技术研究

不同的韵律层级可以将文本划分成适合朗读与理解的韵律组块,从而保证合成语音能够以自然的节奏表现出来。目前对韵律层级预测所采用的特征绝大多数是较为浅层的特征,如词性、词长等,但这些浅层特征对有的韵律层次如韵律短语的预测能力比较弱。实际上,句法结构同韵律层级之间有着非常紧密的联系,二者相互影响,相互制约。本文根据依存句法分析的结果,抽取出若干同韵律层级相关的深层句法特征对韵律层级进行预测。实验证明,其中内弧跨度和内弧类型等特征,对浅层特征较难解决的类似韵律短语这种中间层次的韵律单元划分问题,可以起到很大的提高作用,使韵律短语标注的综合F值提高了11%。     

一种预测流程剩余时间的可解释特征分层方法

流程剩余时间预测对于业务异常的预防和干预有着重要的价值和意义.现有的剩余时间预测方法通过深度学习技术达到了更高的准确率,然而大多数深度模型结构复杂难以解释预测结果,即不可解释问题.此外,剩余时间预测除了活动这一关键属性还会根据领域知识选择若干其他属性作为预测模型的输入特征,缺少通用的特征选择方法,对于预测的准确率和模型的可解释性存在一定的影响.针对上述问题,提出基于可解释特征分层模型(explainable feature-based hierarchical model,EFH model)的流程剩余时间预测框架.具体而言,首先提出特征自选择策略,通过基于优先级的后向特征删除和基于特征重要性值的前向特征选择,得到对预测任务具有积极影响的属性作为模型输入.然后提出可解释特征分层模型架构,通过逐层加入不同特征得到每层的预测结果,解释特征值与预测结果的内在联系.采用LightGBM (light gradient boosting machine)和LSTM (long short-term memory)算法实例化所提方法,框架是通用的,不限于选用算法.最后在8个真实事件日志上与最新方法进行比较.实验结果表明所提方法能够选取出有效特征,提高预测的准确率,并解释预测结果.     

中文语音合成系统中的一种两层韵律结构生成体系

韵律结构生成是改进一个语音合成系统中的合成语音的完整度和自然度的重要组成部分. 韵律词和韵律短语的自动切分是中文层级韵律结构的两个重要的基本层面, 本文调研了这个基本问题, 并提出了一种两层韵律结构生成体系. 为此, 我们建立了条件随机场模型为韵律词和韵律短语的预测选取不同的前端特征. 除此之外, 我们还引入了基于转换的错误驱动学习模块来修正后端的初始预测. 实验结果显示, 这种结合条件随机场和错误驱动学习的方法使得韵律词和韵律短语的自动分割的F-score值达到了94.66%.     

基于多重特征的双层Web用户聚类方法

通过对Web日志的聚类分析,可以发现用户的群体特征,甚至可以预测用户将来的访问模式,进而为不同的用户群提供个性化服务。针对现有方法的一般缺陷,包括特征选择单一无法充分体现用户兴趣偏好和传统Hierarchical算法在用户聚类时存在的收敛效率低、易受用户访问多样性影响的问题,提出了基于多重特征的双层用户聚类方法。该方法采用多重特征对用户相似性进行度量,并在此基础上进行双层聚类。首先采用基于密度的DBSCAN算法来排除用户会话中的离群对象和发现不规则簇,然后再采用自底向上的Hierarchical方法对第一层的聚类结果进行聚类。实验结果表明,本文方法具有良好的稳定性和聚类效果。     

基于语法树高度的汉语韵律短语预测

在文语转换系统中,从文本中预测出准确的韵律结构对于提高合成语音的自然度具有重要的作用。利用10 000句标注了词性标记的文本语料,在语言学专家的指导下,人工标注了语料的韵律词和韵律短语。选择了标注结果一致性最高的500句语句,标注了语法层级结构,并利用语法树高度描述语法词之间连接的紧密程度。通过分析韵律短语边界与语法结构的关系,发现韵律短语边界受语法树高度、语法词词性和语法词词长的影响,因此选择了这三个特征,利用TBL算法和400句训练语句训练了预测模型。测试集上的预测结果表明,提出的方法在小规模训练语料下,韵律短语预测的精确率达到了75.2%,召回率达到了77.1%,F-Score达到了76.1%。     

A computational model to identify fertility-related proteins using sequence information

Fertility is the most crucial step in the development process, which is controlled by many fertility-related proteins, including spermatogenesis-, oogenesis- and embryogenesis-related proteins. The identification of fertility-related proteins can provide important clues for studying the role of these proteins in development. Therefore, in this study, we constructed a two-layer classifier to identify fertility-related proteins. In this classifier, we first used the composition of amino acids (AA) and their physical and chemical properties to code these three fertility-related proteins. Then, the feature set is optimized by analysis of variance (ANOVA) and incremental feature selection (IFS) to obtain the optimal feature subset. Through five-fold cross-validation (CV) and independent data tests, the performance of models constructed by different machine learning (ML) methods is evaluated and compared. Finally, based on support vector machine (SVM), we obtained a two-layer model to classify three fertility-related proteins. On the independent test data set, the accuracy (ACC) and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of the first layer classifier are 81.95% and 0.89, respectively, and them of the second layer classifier are 84.74% and 0.90, respectively. These results show that the proposed model has stable performance and satisfactory prediction accuracy, and can become a powerful model to identify more fertility related proteins.     

基于语块的英语文语转换系统的韵律生成方法

为预测英语文语转换(Text-to-Speech,TIS)系统中韵律生成模块的韵律边界,通过在中间短语、语调短语和语句后分别插入不同长度的停顿,产生使合成语音具有与真人语音类似的韵律结构.通过采用基于语块的中间短语切分,以中间短语为基本单位,生成一个语调短语边界预测的学习语料库,然后采用转换式学习法进行标注学习,从而实现韵律边界的切分.在对真人语料库进行测试的实验中,标注正确率达到81.32%,通过在学习中增加语调短语音节数和标点符号的约束规则,可进一步提高标注正确率.     

基于规则学习的韵律结构预测

韵律结构的分析和预测作为提高语音合成系统自然度的一个重要核心组成, 日益受到重视。本文提出了一种基于规则学习的汉语韵律结构预测方法, 该方法从人工韵律标注的语料库中抽取语言学特征和两级韵律结构标记, 构建了实例数据库（example database), 再利用规则学习(rule learning)算法从实例中自动归纳韵律短语预测规则。本文通过大量的实验挑选出对于汉语韵律结构预测最有效的特征, 采用和比较了两种典型的规则学习算法。同时, 对于实验结果给出了较为系统的评价参数。实践表明, 规则学习算法用于韵律结构预侧达到了90%以上的正确率, 优于目前其他方法的结果, 是一种行之有效的办法。     

面向汉语统计参数语音合成的标注生成方法

针对汉语统计参数语音合成中的上下文相关标注生成,设计了声韵母层、音节层、词层、韵律词层、韵律短语层和语句层6层上下文相关的标注格式。对输入的中文语句进行文本规范并利用语法分析获得语句的结构和分词信息;通过字音转换获得每个汉字的声韵母及声调;利用TBL（Transformation-Based error driven Learning）算法预测输入文本的韵律词边界和韵律短语边界。在此基础上,获得输入文本中每个汉字的声韵母信息及其上下文结构信息,从而产生统计参数语音合成所需的上下文相关标注。设计了一个以声韵母为合成基元的普通话的基于隐Markov模型（HMM）的统计参数语音合成系统,通过主、客观实验评测了不同标注信息对合成语音音质的影响,结果表明,上下文相关的标注信息越丰富,合成语音的音质越好。     

基于时空单词的两人交互行为识别方法

文中提出一种基于时空单词的两人交互行为识别方法,该方法从行为视频中提取丰富的时空兴趣点,基于人体剪影的连通性分析和时空兴趣点的历史信息,把时空兴趣点划分给不同的人体,并在兴趣点样本空间聚类生成时空码本(spatial-temporal codebook).对于给定的时空兴趣点集,通过投票得到表示单人原子行为的时空单词(spatial-temporal words).采用条件随机场模型建模单人原子行为,在两人交互行为的语义建模过程中,人工建立表示领域知识(domain knowledge)的一阶逻辑知识库,并训练马尔可夫逻辑网用以两人交互行为的推理.两人交互行为库上的实验结果证明了该方法的有效性.