维吾尔语CVC型音节韵律特征声学分析

根据语音合成与识别等语音应用研究的需求,从实验语音学的角度出发,研究维吾尔语固有音节结构中最常见的CVC音节类型的声学特征,从“维吾尔语语音声学参数库”中选择1 255个CVC型音节的各种韵律参数,包括音节时长、音强和音高,进行统计分析并归纳其时长、音高和音强分布模式。     

维吾尔语三音节词中元音和谐的声学特征分析

该文从提高语音合成自然度的实际需求出发,首次从实验语音学的角度从《维吾尔语语音声学参数库》中统计出了333个三音节词,其中再筛选了93个全和谐词和半和谐词,并对其元音的宽带共振峰模式、共振峰值、音高、时长和音强等韵律参数进行了统计分析,归纳了其共振峰、音高、时长和音强分布特点来考察元音和谐的基本声学特征,总结出了一些重要的规则和结论,为参数式或波形拼接式语音合成系统中调整合成前的元音和谐问题提供了重要的参考依据。     

维吾尔语三音节词韵律特征声学分析

本文从文本分析模块入手,利用“维吾尔语语音声学参数库”,选择了以开音节和闭音节结尾的333个三音节词的韵律参数,包括元音时长、音高和音强进行了统计分析,归纳了其元音时长、音高和音强分布模式,探讨了维吾尔语三音节词的韵律节奏模式与三音节词重音之间的关系问题,其目的是为了提高语音合成的自然度即更好的为自然语言处理服务。本项研究对维吾尔语语言乃至整个阿尔泰语系语言的韵律研究具有较高的参考价值。     

维吾尔语双音节词韵律特征声学分析

该文从文本分析模块入手,利用“维吾尔语语音声学参数库”,选择了以开音节和闭音节结尾的969个双音节词的韵律参数,包括元音时长、音高和音强进行了统计分析,归纳了其元音时长、音高和音强分布模式,探讨了维吾尔语双音节词的韵律节奏模式与双音节词重音之间的关系问题,其目的是为了提高语音合成的自然度。我们相信本项研究对维吾尔语语言乃至整个阿尔泰语系语言的韵律研究具有较高的参考价值。     

维吾尔语清塞音的声学特征分析

根据语音合成与识别等语音应用研究的需求,从文本分析模块入手,选择“维吾尔语语音声学参数库”中包含清塞音p、t、k、q的单音节及多音节词,对它们的声学参数采取统计分析方法,归纳其嗓音起始时间、共振峰、音强和时长分布模式。同时,为提高语音合成的自然度,探讨嗓音起始时间对清塞音声学特征的决定性作用问题。     

语音倾向性分析中的特征抽取研究

提出将声学特征与语义特征相结合来判断语音倾向性的方法.首先从语音中分别提取语义特征及声学特征,然后将语义特征与声学特征进行组合,最后用基于SVM的两步分类方法进行训练和识别.分析和比较了常用的特征及组合,发现将语义特征与声学特征结合起来后效果明显,比单独使用语义特征最高能提高3％,比单独用声学特征的识别率最高能提高14％.     

从实验语音学角度探析维吾尔语鼻音的声学特征

该文根据语音合成与识别等语音应用研究的需求,从文本分析模块入手,利用“维吾尔语语音声学参数库”,选择了包含鼻音m、n和的单音节以及多音节词,提取它们的声学参数并进行统计分析,归纳了其共振峰、音强和时长分布模式,研究了鼻音的两个变体,从实验语音学的角度出发进一步探讨了鼻音的声学特性,并总结出了一系列结论。其目的是为了提高语音合成的自然度即更好的为自然语言处理服务。该项研究结果对维吾尔语语言乃至整个阿尔泰语系语言的韵律研究具有较高的参考价值。     

维吾尔语音素的声学特征分析

该文对不同语速下,人工标注的维吾尔语连续语音语料中各音素进行共振峰频率、音长、音强的统计分析,并完成辅-元结构下的塞音、塞擦音的声学特征分析。该文通过美尔频率倒谱系数与共振峰频率等声学特征的融合及模型状态数的修改,对维吾尔语音素识别的声学模型进行了改进,并验证了不同声学特征对音素识别的影响。相比于基线系统,改进后声学模型的识别率取得一定提升。同时,利用语音学知识分析维吾尔语易混淆音素产生原因,为音素识别声学模型的进一步改进提供参考依据。     

藏语拉萨话单音节嗓音声学参数分析

该文对藏语拉萨话单音节的嗓音特征进行了实验研究,实验首先对藏语拉萨话单音节进行语音标注,然后根据语音标注的位置信息,利用对应的程序提取音节结构中的元音和辅音的嗓音声学参数,对基频、开商和速度商分别统计分析,并做了显著性分析。实验结果表明不同元音和辅音的嗓音参数与发声方式以及其在音节中位置有关,元音和音节结构的不同会显著影响开商和速度商的值,但对于基频数据的影响并不显著。同时嗓音参数之间也存在一定的关联性,即基频和开商、速度商之间是反比关系,开商和速度商之间是正比的关系。     

自然语料缺乏的民族语言连续语音识别

以维吾尔语为例研究自然语料缺乏的民族语言连续语音识别方法。采用HTK通过人工标注的少量语料生成种子模型,引导大语音数据构建声学模型,利用palmkit工具生成统计语言模型,以Julius工具实现连续语音识别。实验用64个维语母语者自由发话的6 400个 短句语音建立单音素声学模型,由100 MB文本、6万词词典生成基于词类的3-gram语言模型,测试结果表明,该方法的识别率为 72.5%,比单用HTK提高4.2个百分点。     

维吾尔语词首音节元音声学分析

该文利用“维吾尔语语音声学参数数据库”,统计分析和归纳了维吾尔语词首音节元音的共振峰模式及其分布格局。声学元音图有多种画法,该文采用JOOS型声学元音图。这种元音图的特点是以F1为纵坐标,以F2为横坐标。这样绘制成的声学元音图与元音舌位图有很好的对应性。维语标准音词首音节中有[y, i, e, O, u, o, ;, A]等8个元音。舌位前后的分布特点是[u, o, A]为后元音,[y, i, e, O, ;]为前元音;开口度(舌位高低)分布特点是[y, i, u]为高元音,[e, O, o]为次高元音,[;]为次低元音, [A]为低元音.     

基于HMM的维吾尔语连续语音识别系统

维吾尔语是黏着性语言,利用丰富的词缀可以用同样的词干产生超大词汇,给维吾尔语语音识别的研究工作带来了很大困难。结合维吾尔语自身特点,建立了维吾尔语连续语音语料库,利用HTK（HMMToolKit）工具实现了基于隐马尔可夫模型（HMM）的维吾尔语连续语音识别系统。在声学层,选取三音子作为基本的识别单元,建立了维吾尔语的三音子声学模型,并使用决策树、三音子绑定、修补哑音、增加高斯混合分量等方法提高模型的识别精度。在语言层,使用了适合于维吾尔语语音特征的基于统计的二元文法语言模型。最后,利用该系统进行了维吾尔语连续语音识别实验。     

基于HTK的维吾尔语连续音素识别技术研究

以建立维吾尔语连续音素识别基础平台为目标,在HTK（基于隐马尔可夫模型的工具箱）的基础上,首次研究了其语言相关环节的几项关键技术;结合维吾尔语的语言特征,完成了用于语言模型建立和语音语料库建设的维吾尔语基础文本设计;根据具体技术指标,录制了较大规模语音语料库;确定音素作为基元,训练了维吾尔语声学模型;在基于字母的N-gram语言模型下,得出了从语音句子向字母序列句子的识别结果;统计了维吾尔语32个音素的识别率,给出了容易混淆的音素及其根源分析,为进一步提高识别率奠定了基础。     

维哈柯及蒙语多文种语言相似性考查研究

该文以阿勒泰语系下的维哈柯及蒙古语多语言平行文本和语音语料为研究对象,分别对比多语言文本量化序列向量及语音声学音律特征的相似度,研究语言信息间存在的相通性。试验发现,同语系同语族黏着语言相似度较高 文本相似性达85%;声频特征相似性达95%。从而确认在同语系多种黏着语言间创建语言信息共享云模的可行性,这将有利于实现语言文本及语音信息的跨语言转换处理,极大降低少数民族语言信息处理成本。     

融合多策略的维吾尔语词干提取方法

维吾尔语是形态变化复杂的黏着性语言,维吾尔语词干词缀切分对维吾尔语信息处理具有非常重要的意义,但到目前为止,维吾尔语词干提取的性能仍存在较大的改进空间。该文以N-gram模型为基本框架,根据维吾尔语的构词约束条件,提出了融合词性特征和上下文词干信息的维吾尔语词干提取模型。实验结果表明,词性特征和上下文词干信息可以显著提高维吾尔语词干提取的准确率,与基准系统比较,融入了词性特征和上下文词干信息的实验准确率分别达到了95.19%和96.60%。