汉语语音文档检索中后验概率的索引方法

基于音节Lattice形式的语音识别结果来实现汉语语音文档检索,不但可以成功规避词表外词问题,而且Lattice这种多候选形式也能有效补偿识别错误对检索性能的影响.在基于音节Lattice的汉语语音文档检索研究中,针对已有索引方法的不足,提出了一种基于后验概率的索引方法,对向量空间模型进行改进,以音节和K步邻接音节对作为索引项,以它们在语音文档中的后验概率值作为索引项权重.检索实验表明,文中的方法更适用于基于音节Lattice的语音文档检索任务,各项改进都达到了预期效果.     

基于信号重要子空间匹配追踪的擦除补偿方法

近年来的研究表明,自然界中能够为人们所理解的信号都具有稀疏的性质。利用信号的稀疏性,提出了一种基于被擦除信号重要子空间匹配追踪的擦除补偿方法。首先,在给定错误率的基础上定义了信号稀疏性的度量方法。然后,依据被擦除信号的有效部分基于正交匹配追踪方法来寻找信号的重要子空间。最后,基于迭代方程在信号的重要子空间中获得信号的近似表示,并将其作为被擦除信号的补偿信号。模拟实验结果显示了所提出方法补偿被擦除信号的有效性。     

基于支持向量机的变异语音分类研究

变异语音的训练样本有限，采用传统的分类方法进行分类，效果不够理想，而支持向量机方法在有限样本情况下可以保持很好的分类推广能力．采用支持向量机方法进行变异语音分类，提取基频和TE0基频作为变异语音分类的特征，讨论了样本预处理和参数选择等问题．提出了直接截取和DTW规正两种方法来解决语音样本特征向量长度不一致的问题．基于TE0基频特征，采用指数径向基函数(ERBF)内核，对应力(G—force)影响下的变异语音进行分类，分类正确率可达到99．2％，比传统的贝叶斯分类器和HMM分类器，分类性能分别平均提高了12．6％和6．0％．实验结果表明，采用支持向量机方法进行变异语音分类是可行的．     

一种基于HMM模型的音频场景分析技术

音频场景分析技术对机器自动感知环境特征具有重要的意义。考虑到Mel频率倒谱系数MFCC(Melfrequen-cycepstralcoefficient)在一定程度上可以模拟人耳的听觉感知特性,因此,提出用MFCC作为音频识别特征,通过隐马尔可夫模型进行音频场景分析的方法,该方法对7种典型场景的识别率在90%以上。     

鲁棒声学事件检测综述

声学事件是指一段单一完整并能够引起人们感知注意的短时连续声音信号,而声学事件检测是指对这些声学事件进行识别。随着便携式摄像机与视频网站的迅猛发展,基于内容的声学事件检测在各领域的应用日趋广泛,例如个性化多媒体搜索、数字图书馆、网络管理与信息安全等。近年来,尽管研究者们提出了很多声学事件检测方法,但是由于采集设备、采集环境与传输条件等的千差万别,新环境下的音频数据日趋繁杂,使得类内数据差异较大且类间数据易混,从而导致传统识别方法的性能急剧下降,因此迫切需要研究当前环境下的鲁棒声学事件检测方法。     

行车噪声环境下基于人耳频率选择特性的声学特征提取方法

本文提出了一种基于加权Mel滤波器组的声学特征提取方法。该方法通过提取音频信号中的共振峰信息,使用动态自适应方法对中高频部分的Mel滤波器组进行加权,从而模仿人耳覆膜的频率选择映射。相比较于传统的MFCC特征,更适用于行车噪声环境下的快速声学事件检测任务;弥补了传统的Mel滤波器组高频部分分辨率低,从而导致对噪声鲁棒性较差的问题。实验结果表明:在信噪比较低的行车环境中,该特征有助于提高声学事件的检出率。     

基于HMM/SVM两级结构的汉语易混淆语音识别

基于HMM的汉语语音识别中,易混淆语音的识别率仍然不高.在分析HMM固有缺陷的基础上,本文提出一种使用SVM在HMM系统上进行二次识别来提高易混淆语音识别率的方法.通过引入置信度估计环节,提高系统性能和效率.通过充分利用Viterbi解码获得的信息来构造新的分类特征,从而解决标准SVM难以处理可变长数据的问题.详细探讨这种两级识别结构中置信度估计、分类特征提取和SVM识别器构造等问题.语音识别实验的结果显示,与采用HMM/SVM混合结构的模型相比,本文方法在对识别速度影响很小的情况下可以使识别率有明显提高.这表明所提出的具有置信估计环节的HMM/SVM两级结构用于易混淆语音识别是可行的.     

基于修正Mel频率映射的应力影响下变异语音识别方法

文章在对应力影响下变异语音进行分频带分析的基础上,选用了可以提升语音信号中频段影响的修正Mel频率映射,并将其对应的MFCC系数作为新的语音识别特征。通过采用正常/变异语音分类器和新特征来进行变异语音识别。实验结果表明:采用修正Mel频率映射的MFCC特征改进了变异语音的识别性能。     

可穿戴计算机中的语音处理技术

1 引言可穿戴计算机(Wearable computer)是一种全新概念的微型个人移动计算系统,它可以穿戴在身上随着使用者一起移动,随时可以接受使用者的命令,并能自动地反馈给使用者重要的信息。可穿戴计算机的概念于1955年被提出,然而直到近年来才得到了真正的发展。目前美国、日本、德国、澳大利亚等国都对可穿戴计算机的研究非常重视。我国的一些高校和研究单位,如哈尔滨工业大学、重庆大学、兵器部208所、58所等也于近年来在国内率先开展了这方面的工作。可穿戴计算机为建立新的人机关系提供了可能,它追求以人为本,要使计算机适应人而不是让人去适应计算机。因此,传统的台式机的交互方式如 WIMP(Windows,Icon,     

基于子空间方法的应力影响下变异语音分类

应力影响下的变异语音是由于说话人受到重力加速度变化而产生的,与正常语音相比,变异语音频谱能量在频带范围内分布更加分散。把整个频带划分成8个子带,采用子带频谱能量的比值为特征,提出一种基于子空间方法的正常/变异语音分类方法。该方法采用CLAFIC方法设计初始向量子空间,并通过LSM算法对两类样本子空间按不同的旋转方式训练,用预分类的结果调整分类器的参数来改善分类器的性能。实验结果表明,该方法对应力影响下的变异语音与正常语音具有良好分类效果,平均分类正确率达到了95.9%。