基于数据模拟和HMM自适应的电话语音识别研究

该文研究了基于数据模拟方法和HMM(隐马尔科夫模型)自适应的电话信道条件下语音识别问题。模拟数据模仿了纯净语音在不同电话信道条件下的语音行为。各基线系统的HMM模型分别由纯净语音和模拟语音训练而成。语音识别实验评估了各基线系统HMM模型在采用MLLR算法(最大似然线性回归)做无监督式自适应前后的识别性能。实验证明,由纯净语音转换生成的模拟语音有效地减小了训练语音和测试语音声学性质的不匹配,很大程度上提高了电话语音识别率。基线模型的自适应结果显示模拟数据的自适应性能比纯净语音自适应的性能最大提高达到9.8%,表明了电话语音识别性能的进一步改善和系统稳健性的提高。     

壳聚糖/丙烯酰胺/2-丙烯酰胺-2-甲基丙磺酸三元共聚吸水性树脂的研究

以壳聚糖为原料,丙烯酰胺和2-丙烯酰胺-2-甲基丙磺酸为单体,利用水溶液聚合法对壳聚糖接枝丙烯酰胺/2-丙烯酰胺-2-甲基丙磺酸吸水性树脂进行研究。通过单因素试验和正交试验讨论和优化壳聚糖用量、单体质量比、引发剂用量、交联剂用量和反应温度等因素对树脂吸水倍率的影响。     

基于互补模型的汉语韵律间断自动检测

自动韵律间断检测和标注对语音理解和语音合成有十分重要的作用。提出了利用声学、词典和语法相关特征的互补模型方法检测汉语韵律间断。该方法具有下列优点:(1)摒弃了声学相关特征和词典、语法相关特征的独立性假设;(2)互补模型方法不仅在特征层上利用当前音节的上下文信息,而且在模型层次上利用了当前音节的上下文信息。在ASCCD语料库上验证了该方法能够获得90.34%的韵律间断的检测准确率,较基线系统有 6.09%的提高。     

基于声学相关特征与词典语法相关特征的汉语重音检测

重音对提高语音合成系统的自然度、可懂度以及语音识别系统的正确率等方面扮演着非常重要的作用.该文基于大规模韵律标注的语料库,利用声学相关特征及词典语法相关特征对汉语重音进行检测.采用Boosting 集成分类回归树对当前音节的声学相关特征以及词典语法相关特征进行建模,Boosting集成分类回归树充分利用了当前音节的特性...     

基于计算听觉场景分析和语者模型信息的语音识别鲁棒前端研究

传统抗噪算法无法解决人声背景下语音识别(Automatic speech recognition, ASR)系统的鲁棒性问题. 本文提出了一种基于计算听觉场景分析(Computational auditory scene analysis, CASA)和语者模型信息的混合语音分离系统. 该系统在CASA框架下, 利用语者模型信息和因子最大矢量量化(Factorial-max vector quantization, MAXVQ)方法进行实值掩码估计, 实现了两语者混合语音中有效地分离出目标说话人语音的目标, 从而为ASR系统提供了鲁棒的识别前端. 在语音分离挑战(Speech separation challenge, SSC)数据集上的评估表明, 相比基线系统, 本文所提出的系统的语音识别正确率提高了15.68%. 相关的实验结果也验证了本文提出的多语者识别和实值掩码估计的有效性.     

基于多统计模型和人耳听觉特性的麦克风阵列后滤波语音增强算法

针对麦克风阵列后滤波语音增强算法的不足, 结合人耳的听觉掩蔽效应, 提出了改进的后滤波语音增强算法. 提出了最大化目标语音存在概率来确定信号子空间维度的方法, 在噪声子空间上, 利用条件概率估计出噪声功率谱. 基于人耳的听觉掩蔽效应, 提出了后滤波器的一种合理的设计方法. 实验证明, 所提的噪声估计方法比传统方法更加准确, 所提的后滤波算法比传统的后滤波算法更好, 在多项语音评价指标上, 都取得了更好的实验效果.     

声音转换技术的研究与进展

声音转换是一项改变说话人声音特征的技术,可以将一人的语音模式转换为与其特性不同的另一人语音模式.声音转换算法的目标是确定一个什么样的模式转换规则,使转换语音保持第一个说话人原有语音信息内容不变,而具有第二个说话人的声音特点.本文介绍了当前声音转换技术领域的研究状态,主要分析现有声音转换技术中各种转换算法的实现原理,描述声音转换系统性能的各种评估方法,最后给出了对声音转换技术的简要评述和展望.     

盘式制动器、制动盘的安装质量控制和检查方法

介绍了盘式制动器的安装质量、检查方法、步骤及检测工具     

掠飞末敏弹命中率模型设计与仿真

掠飞末敏弹采用平飞攻顶的方式进行目标搜索和毁伤,与已装备的各型末敏弹有较大不同,文中针对掠飞末敏弹的特点建立其工作流程数学仿真模型,用VC6.0平台编写了仿真软件,并利用该模型对影响掠飞末敏弹的命中率的相关参数进行了初步的仿真研究,仿真结果得到了试验验证,本模型可用于掠飞末敏弹的设计分析工作.