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1.
本文在文献(1)建立的外周听觉系统以及部分中枢听觉神经系统的基础上,建立了一个主意识别器。它由听觉模型作为语音声学前端处理器(即特征提取),由具有tonotopic组织结构的神经网络作为识别分类器。大量实验表明,由该听觉模型提取的特征参数不仅能很好地表示主意区别意义,而且对于噪声环境下的语音特征表示有较好tobustness。语音识别实验表明:在有噪声的情况下,采用听觉模型参数的识别器,其识别率明  相似文献   
2.
一种基于迟滞编码的自动语音端点检测方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
端点检测在语音识别中占有十分重要的地位,端点检测的准确性将直接影响整十语音识别系统的性能。已往的自动端点检测方绝大多数都是利用帧平均能量EN,帧平均跨零数ZN,帧平均跨零积A和帧平均零比B等参敦来确定语音段的始点和终点。这些方法的缺点是难以设置对各次实验都合适的固定阈值,这给实际应用带来了很多不便。本文提出了一种基于迟滞编码的自动端点检测方法——在对语音信号进行迟滞编码的基础上,利用各杖的码字和来判斯语音段的起点和终点。该方法充分利用了噪声和信号的统计特性,克服了已往端点检测方法的不足。实验结果表明.该方法具有良好的性能。  相似文献   
3.
汉语朗读话语重音自动分类研究   总被引:1,自引:2,他引:1  
汉语的重音由于受到声调、语调以及韵律单元层级的干扰和制约,对于重音的自动感知一直是比较困难的问题。针对标准的朗读普通话语,本文在广义韵律结构的框架下研究了重音的声学表现,设计并实现了重音的自动感知模型。本文提出的基于分类树结构的区分度模型能有效地结合韵律单元结构对重音的制约。研究结果表明,音高高线、调域、音长是表达重音最重要线索,利用这些线索能有效地实现对重音的自动感知。我们的模型能一般能达到80 %左右的重音检出水平。  相似文献   
4.
Palm PC 语音识别算法及实现   总被引:4,自引:0,他引:4  
掌上型计算机(palm PC)是一种新型、灵巧的个人数字助理(PDA),由于其没有软健盘或手写体识别作为主要的输入手段,如果在该平台上提供类似于语音导航、声音拔号等功能,将大大改善人机交互界面,针对掌上型计算机这种应用需求,结合其运算速度慢、内存少等特点,讨论了最新设计的一个掌上型计算机语音识别核心算法及实现,包括基于时域能量的端点检测算法、基于神经网络的多可信度综合判决处理集外词、特征选择及定点  相似文献   
5.
为了减小由于说话人之间声道形状的差异而引起的非特定人语音识别系统性能的 下降,研究了两种方法,一种是基于最大似然估计的频率归正说话人自适应方法,另一种是基 于Mellin变换的语音新特征.在非特定人孤立词语音识别系统上的初步实验表明,这两种方 法都可以提高系统对不同说话人的鲁棒性,相比之下,基于Mellin变换的语音新特征具有更 好的性能,它不仅提高了系统对不同话者的识别性能,而且也使系统对不同话者的误识率的 离散程度大大减小.  相似文献   
6.
汉语韵律边界的声学实验研究   总被引:2,自引:4,他引:2  
本文以带有韵律标注的语料库ASCCD为基础,从语音信号分析的角度,研究了汉语普通话韵律间断模式在语音的时长、基频和音强等三个方面的表现特征,并在大量统计分析的基础上建立了识别分类的决策树模型,实验证明,这些特征能较好地描述朗读话语的韵律间断模式。  相似文献   
7.
基于统计方法的汉语连续语音中声调模式的研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
曹阳  黄泰翼  徐波 《自动化学报》2004,30(2):191-198
提出采用决策树的数据驱动方法,结合专家知识.从大规模语料中统计学习出连续语 音中声调模式的分布.在建立决策树的过程中,除了相邻音节的声调外.还考虑了多种可能影响 声调模式的因素,如音节声韵母发音特点的分类、音节在词中的位置等.决策树建立后,共得到 28种声调模式.通过对结果的分析发现,除了上下文的声调外,其它因素对连续语音中声调模 式的变化也有一定的影响.声调识别实验的结果证明了该方法的有效性.  相似文献   
8.
陈浪舟  黄泰翼 《软件学报》2000,11(7):971-978
统计语言模型在语音识别中具有重要作用.对于特定领域的识别系统来说,主题相关的语言模型效果远远优于领域无关的语言模型.传统方法在建立领域相关的语言模型时通常会遇到两个问题,一个是领域相关的语料不像普通语料那样充分,另一个是一篇特定的文章往往与好几个主题相关,而在模型的训练过程中,这种现象没有得到充分的考虑.为解决这两个问题,提出了一种新的领域相关训练语料的组织方法——基于模糊训练集的组织方法,领域相关的语言模型就建立在模糊训练集的基础上.同时,为了增强模型的预测能力,将自组织学习引入到模型的训练过程中,取得了良好的效果.  相似文献   
9.
一种新颖的词聚类算法和可变长统计语言模型   总被引:10,自引:0,他引:10  
基于类的统计语言模型是解决统计模型数据稀疏问题的重要方法。但该方法的两个主要瓶颈颈在于:(1)词的聚类。目前我们很难找到一种比较成熟且运算量适中、收敛效果好的聚类算法。(2)基于类的模型为增强对不同领域语料的适应性能往往牺牲了一部分预测能力。该文的工作就是围绕这两个瓶颈问题展开的,在词的聚类方面,作者基于自然语言词与词之间的相似度,提出了一种词的分层聚类算法。实验证明,该算法在算法复杂度和聚类效果  相似文献   
10.
陈浪舟  黄泰翼 《软件学报》1999,10(12):1246-1252
自然语言的主题转换是自然语言理解的一个重要线索.语言处理通常是针对不同的主题有不同的数据库和处理方法.因此,如何找到文本中的主题转换点是语言处理中的一个重要内容.该技术在语言理解、文本自动索引以及语言模型的建立等方面都有重要意义.该文以文本主题转换时的词汇突变为表征,提出和定义了反映词汇突变的4个参数,将这4个参数作为输入,利用BP网作为判决工具,建立了一个在不同尺度下文本词汇变化的层次结构模型,实现了一种精确的文本主题转换点的定位方法,其定位精度在一个句子左右.  相似文献   
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