中文语义依存关系分析的统计模型

该文提出了一个统计语义分析器，它能够发现中文句子中的语义依存关系．这些语义依存关系可以用于表示句子的意义和结构．语义分析器在1百万词的标有语义依存关系的语料库(语义依存网络语料库，SDN)上训练并测试，文中设计、实现了多个实验以分析语义分析器的性能．实验结果表明，分析器在非限定领域中表现出了较好的性能，分析正确率与中文句法分析器基本相当。     

语音识别中的一种说话人聚类算法

本文介绍了稳健语音识别中的一种说话人聚类算法,包括它在语音识别中的作用和具体的用法,聚类中常用的特征、距离测度,聚类的具体实现步骤等。我们从两个方面对该算法的性能进行了测试,一是直接计算句子聚类的正确率,二是对说话人自适应效果的改进的作用,即比较使用此算法后系统性能的改进进行评价。实验表明:在使用GLR 距离作为距离测度的时候,该算法对句子的聚类正确率达85169 %;在识别实验中,该聚类算法的使用,使得用于说话人自适应的数据更加充分,提高了自适应的效果,系统的误识率已经接近利用已知说话人信息进行自适应时的误识率。     

在线废料建模在特定领域语音识别中的应用

严格按照语法规则模型指导声学层识别的特定领域语音识别系统，难以处理未经规则描述的插入语或语气词等语言现象。针对这一问题，将在线废料建模方法应用于该系统，详细讨论了此方法中模型参数N的选择策略，分析验证了语料的信噪比SNR值与参数N之间的相关性，提出了基于此相关性的模型参数优化方法，使得系统的句子识别率和槽识别率相对基线系统分别提高了1834％和1147％。     

利用空间相关性的改进HMM模型

语音识别领域中所采用的经典HMM模型,忽略了语音信号间的相关信息.针对这一问题,利用语音信号的空间相关性对经典HMM模型进行补偿,得到一种改进模型.该方法通过空间相关变换,描述了当前语音特征与历史数据之间的空间相关性,从而对联合状态输出分布进行建模.改进模型的解码算法利用空间相关性变换的参数更新算法在经典ⅧⅥM的解码算法基础上得到.实验结果表明,上述方法在说话人无关连续语音识别系统上获得了明显的性能改进.     

汉语语句中短语间停顿的自动预测方法

在文语转换(TTS)系统中,正确标记短语间的停顿对提高合成语音的自然度起着重要作用。本文介绍了一种在汉语语句中自动预测短语间停顿的方法。首先,文本进行分词,并转换为一列由词性标记所组成的序列;然后使用马尔可夫模型,利用人工标注数据库训练词语连接处词性标注序列的概率分布和连接类型序列的距离信息,得到输入的词性标记序列对应的具有最大似然概率的连接类型序列,最后利用后处理规则进行适当的纠错。本文针对不同的模型参数进行了测试,短语间停顿自动预测的召回率和连接类型正确率分别达到了68.2%和85.1% ,取得了比较满意的结果。     

基于Dialogic语音卡实时数据采集的电话语音识别系统

语音识别技术在新一代呼叫中心的IVR系统中得到了广泛的应用。为了使用Dialogic电话语音卡进行语音识别,文章解决了用Dialogic语音卡进行语音数据实时采集的问题,并给出了一种用动态背景噪声电平检测语音的算法,建立起了基于DialogicD/120JCT-LS电话语音卡的自动电话交换转接系统。     

语音识别中段长相关信息的利用

DDBHMM(DurationDistributionBasedHiddenMarkovModel)模型克服了经典HMM中段长为指数分布的缺陷,更加符合语音信号的物理实际,取得了很好的效果。该文对DDBHMM框架下的段长相关性进行了研究,介绍了相关性的训练算法和段长相关性用于快速识别的可行性,并将段长相关性运用于语速自适应,有效降低了由于语速问题引起的删除错误和插入错误。     

Using frame correlation algorithm in a duration distribution based hidden Markov model

The assumption of frame independence is a widely known weakness of traditional hidden Markov model (HMM). In this paper, a frame correlation algorithm based on the duration distribution based hidden Markov model (DDBHMM) is proposed. In the algorithm, an AR model is used to depict the low pass effect of vocal tract from which stems the inertia leading to frame correlation. In the preliminary experiment of middle vocabulary speaker dependent isolated word recognition, our frame correlation algorithm outperforms the frame independent one. The average error reduction is about 20% .     

再生反馈跟踪系统分析

再生反馈跟踪系统是对大动态目标进行精密跟踪的有效体制。由于这种体制是多输入、多输出的非线性系统,过去只能用计算机对系统非线性动力学方程组求数值解的方法对系统进行定量的研究。本文利用时域算子的方法建立了系统的数学模型,并且得到了系统跟踪精度计算的解析表达式。分析结果表明,系统跟踪的目标机动飞行误差和随机误差归结为直角座标内定常线性系统的分析计算问题,而系统跟踪的失配误差则是球座标内定常线性系统的分析计算问题。因此,所得结果非常适于工程计算和设计。     

基于最大似然模型插值的快速说话人自适应算法

本文提出了一种新的说话人自适应算法——最大似然模型插值。其基本思想是,利用语音单元间的相关性,根据最大似然准则由一组说话人相关模型的线性组合得到测试者的说话人自适应模型。接着介绍了此插值框架下的两种具体自适应算法:均值线性插值算法和矩阵线性插值算法。实验证明上述算法有良好的收敛性,在只有3句自适应数据时便能使识别系统的性能有较大提高。