基于LPC的藏语语音基音周期的检测分析

基音周期是语音信号的重要参数,提取藏语语音基音周期为藏语语音识别和藏语语音合成奠定很重要的基础。这里在分析藏语发音特点的基础上进行基于LPC的藏语语音基音周期提取算法的分析,实践表明,该方法更加符合小信噪比藏语音信号基音周期和提取。在传统LPC分析方法的基础上结合自相关法和倒谱法,分析计算平均相对误差,总结出了符合藏语语音特点的特征提取算法。     

面向机器翻译的藏语短语句法研究

针对现代藏语句法,在参照宾大中文树库的基础上,构建藏语短语句法树库,并建立了树库编辑工具,为藏汉机器翻译服务。在短语句法树库的基础上,提出一种融合藏语句法特征的藏汉机器翻译方法。实验分析结果表明,该方法可以很好地应用于藏汉机器翻译系统。     

基于学生意愿的西藏高校藏汉双语教学研究

对西藏高等农业院校在校藏族大学生的调查显示,学生普遍存在学习困难现象,汉语水平低是造成这一现象的主要原因。学生期望在大学课堂能采用藏汉双语教学,希望能够得到藏汉两种文字编写的教材。笔者建议学校今后逐步增设藏汉双语教学课程,强化藏、汉语语言学习,加强藏汉双语教学队伍的建设,积极编撰藏汉双语教材,开展藏汉双语教学研究,配套藏汉双语教学的相关政策,以提高教学质量,培养合格人才。     

藏文数词自动检错研究

藏文真词检错是藏文文本校对研究的重点和难点,也是藏文信息处理技术的基础工作。文章通过研究藏文词语中数词的合成方式、搭配规律,分析了常见的数词合成词法错误,设计并实现了基于规则的藏文数词合成检错算法,经测试数词合成错误的检错成功率达到100%。     

基于条件随机场的藏语自动分词方法研究与实现

藏语自动分词是藏语信息处理的基础性关键问题,而紧缩词识别是藏语分词中的重点和难点。目前公开的紧缩词识别方法都是基于规则的方法,需要词库支持。该文提出了一种基于条件随机场的紧缩词识别方法,并在此基础上实现了基于条件随机场的藏语自动分词系统。实验结果表明,基于条件随机场的紧缩词识别方法快速、有效,而且可以方便地与分词模块相结合,显著提高了藏语分词的效果。     

基于AMDF的藏语语音基音周期检测

基音周期是语音信号最重要的参数之一,它描述了语音激励源的一个重要特征。被广泛应用到语音合成、语音识别等领域。本文介绍了一种基于AMDF的语音基音周期检测方法,较好的提取了语音的基音周期。     

基于决策树的藏语拉萨话三音子模型

对藏语拉萨话中单音子及三音子分布情况进行了统计,分析了在藏语大词表连续词表连续语音识别中建立上下文相关声学模型的必要性.选择音素为建模单元,根据藏语特点,建立以音节为单位的发音字典.讨论了利用决策树建立三音子模型的几个关键问题和基本算法,结合国际音标分类和经验知识,确定了38个藏语拉萨话音子类别集及相应的决策树问题集.建立了共20个发音人8 170句的训练语料,在HTK平台上建立和训练得到了基于决策树的藏语拉萨话三音子模型,并分析了不同隐马尔可夫模型状态数及高斯混合度下的识别结果,确定了一套藏语大词表连续语音识别的完整方案.     

基于短时平均幅度和短时平均过零率的藏语语音端点检测研究

本文通过短时平均幅度和短时平均过零率相结合的方法,实现了藏语语音的端点检测,在此基础上可实现有声段和无声段的区分和音节的切分、清浊音的切分,为语音识别奠定了重要的基础,所做结果用Visual C 6.0实现.     

基于Dijkstra算法的藏语分词研究

介绍了迪杰斯特拉(Dijkstra)算法的定义、思想和步骤。将一个藏语句子构成一个"线性"图,通过图中的算法实现藏语句子的分词操作。将典型图的非线性结构变成特殊的线性结构,并且通过辅助结点将图特殊化,最后再还原。实践证明,使用本方法能巧妙地使用Dijkstra算法来实现分词操作。     

香巴拉——双生花

香格里拉,藏语又音译为香巴拉,曾经以为是遗世的独美,累积10年的独自旅行,蓦然回首,幡然顿悟——香巴拉并不孤独,她是绝美的双生花……