连续汉语语音识别中基于归并的音节切分自动机

文章研究并实现了汉语连续语音中的音节自动切分算法——基于归并的音节切分自动机(merging-based syllable detection automaton,简称MBSDA)算法.MBSDA算法利用了包括语音的短时能量、过零率和基音周期在内的多种特征参数,把特征参数高度相似的相邻帧(1帧或若干帧)的语音信号进行“归并(merging)”,形成“归并类似段(merged similar segment,简称MSS)”,它们被认定属于同一音节的相同状态.这些MSS经过一个包含若干状态的“音节切分自动机(     

音节切分歧义方法研究

音节切分是整句拼音转换的基础,由于拼音的特殊性,存在歧义切分的可能。如果采用最少分词算法只能得到一种切分结果,不能保证整句拼音转换的正确性。提出一种音节切分算法,通过插入音素节点不断构造合法音节节点,进而生成状态空间,遍历算法遍历状态空间可获得所有的切分可能,而当用户进行删除操作时,只需删除部分相关节点。整个状态空间随用户的操作进行局部调整,分布均匀。该算法有利于存在歧义切分问题的整句拼音转换,可从保留下来的所有切分可能中选出一个全局最优的语句候选,保证整句转换的正确性。     

音节切分歧义方法研究

音节切分是整句拼音转换的基础,由于拼音的特殊性,存在歧义切分的可能.如果采用最少分词算法只能得到一种切分结果,不能保证整句拼音转换的正确性.提出一种音节切分算法,通过插入音素节点不断构造合法音节节点,进而生成状态空间,遍历算法遍历状态空间可获得所有的切分可能,而当用户进行删除操作时,只需删除部分相关节点.整个状态空间随用户的操作进行局部凋整,分布均匀.该算法有利于存在歧义切分问题的整句拼音转换,可从保留下来的所有切分可能中选出一个全局最优的语句候选,保证整句转换的正确性.     

一种利用声音特性快速切分英文单词音节的算法

从提高单词层的语音识别精度到提供个性化的发音训练,音节切分都有着广泛的应用领域。该文提出了一个利用声音特性对英文单词进行快速音节切分的算法。该方法首先通过对能量和过零率参数的分析,划出粗略的音节边界,然后检测峰值点／谷值点的基音周期参数来做修定。实验结果显示,该算法在速度和精度两方面都有着良好的性能。     

英语语音合成中基于约束树的音节切分算法

在基于单元选择的英语语音合成中，音节切分是非常重要的一环。这主要是因为英语词汇的无限性，且存在大量的 多音节词，因而许多情况下，我们不得不从音节的角度来合成语音。为此，本文提出了一种基于约束树的音节切分算法，通过应用 形态规则约束、韵律规则约束及音位规则约束，从而最终切分出所有音节。在实施音位规则约束时，我们提出了一种基于音位结 构树的子算法。训练样本和测试样本的切分正确率分别为99． 13%和98． 55%。     

基于条件随机场的泰语音节切分方法

音节是泰语构词和读音的基本单位,泰语音节切分对泰语词法分析、语音合成、语音识别研究具有重要意义。结合泰语音节构成特点,提出基于条件随机场(Conditional Random Fields)的泰语音节切分方法。该方法结合泰语字母类别和字母位置定义特征,采用条件随机场对泰语句子中的字母进行序列标注,实现泰语音节切分。在InterBEST 2009泰语语料的基础上,标注了泰语音节切分语料。针对该语料的实验表明,该方法能有效利用字母类别和字母位置信息实现泰语音节切分,其准确率、召回率和F值分别达到了99.115%、99.284%和99.199%。     

基于语音知识的音节切分

在充分利用普通话水平测试试卷的文本信息、同一人的声母时长在常规语速下基本稳定、同一人的声母之间以及韵母之间的相对时长基本保持比例关系等先验知识的基础上,使用经小波变换后再重构的3个语音信号分量的累计能量特征为参数,提出了利用话者语音统计信息的两级音节切分算法,使音节切分精度达98.3%以上。     

基于时频二维能量特征的汉语音节切分方法

较准确的语音切分方法可以极大提高语料标注等工作的效率,有助于语音识别等应用中语音与模型的对齐。利用汉语语音在时频二维的能量特征设计了一种新的汉语语音音节切分方法。用传统方法判断静音帧,用相同时间不同频率的二维能量判断清音帧,用不同时间特定频段的0-1二维能量判断浊音帧及有话帧,综合4种判断结果给出音节切分位置。实验结果表明,该方法切分准确度优于基于归并的音节切分自动机（MBSDA）和高斯拟合法,其音节切分误差为0.0297 s,音节切分偏差率为7.93%。     

基于帧间相关特性和汉语音节组成规则的连接数字串的音节切分

本文提出了一种基于帧间相关特性的连续语音流的音节切分方法,采用反映相邻帧间LPC系数相关程度的帧间相关特性及其参数,进行连续语音流的分段切分,并通过时域参数对切分出的各个语音段进行音索性质标记,再根据汉语音节组成规则最后确定出音节切分及其边界.汉语数字串语音流的音节切分实验表明了该方法的有效性.     

基于音节时间长度高斯拟合的汉语音节切分方法

研究汉语自然语音音节切分方法具有明显现实意义,比较准确的自然语音切分方法可以代替人工对一些拥有参照文本的语音进行标注。然而至今为止并没有完全准确的汉语语音音节切分方法。依据相同发音环境下汉语语音音节时间长度服从某种高斯分布和相邻语音音节之间存在短时能量波谷两个假设,提出了基于音节时间长度高斯拟合的汉语音节切分方法。对算法进行分析,根据初步切分短时能量波谷分散到各分语音段的特性,提出了简化算法,有效降低了该音节切分方法的时间复杂度。实验结果表明,音节切分准确度(与人工标注切分时间距离平方的均值)达到小数点后3位,在台式机Matlab环境下运算时间均不超过1 s,可以达到应用要求。     

说话人识别中语音切分算法的研究

在说话人识别中,通常只根据帧幅度或帧能量筛选出有声帧用于训练和识别,对语音的精确切分并没有太高的要求.但是,当用于训练和识别的语音数据量较小时,如基于孤立词的文本提示与文本相关的说话人识别,为了保证数据的有效性,需要对输入的语音进行精确切分.     

说话人识别中语音切分算法的研究

论文针对说话人识别中语音能量变化和噪声对提取有效语音数据的影响,在传统时域语音切分算法犤1,3犦的基础上,提出了三种孤立词的精确切分算法和一种连续语音的非精确切分算法。实验表明,新算法较好地克服了语音能量变化对切分的影响,在原始语音具有较高信噪比(≥10dB)的情况下,能够切除某些短时噪声和白噪声犤2犦。     

Syllable Segmentation of Tamil Speech Signals Using Vowel Onset Point and Spectral Transition Measure

Segmentation plays vital role in speech recognition systems. An automatic segmentation of Tamil speech into syllable has been carried out using Vowel Onset Point (VOP) and Spectral Transition Measure (STM). VOP is a phonetic event used to identify the beginning point of the vowel in speech signals. Spectral Transition Measure is performed to find the significant spectral changes in speech utterances. The performance of the proposed syllable segmentation method is measured corresponding to manual segmentation and compared with the exiting syllable method using VOP and Vowel Offset Point (VOF). The result of the experiments shows the effectiveness of the proposed system.     

一种改进的基于说话者的语音分割算法

语音分割是语音识别和语音文档检索等众多语音应用的基础.提出一种改进的基于说话者的语音分割算法,对GLR和BIC相结合的算法作进一步的改进:(1) 基于GLR距离方差的自适应阈值调整算法改进了不同声学特征下基于距离的语音分割算法中的阈值选取方法;(2) 引入BIC可测度概念来度量其适用范围;(3) BIC信息准则校准非冗余的候选分割点的偏差.实验结果表明,此改进算法优于原算法.     

一种新颖的语言/音乐分割与分类方法

语音/音乐区分是音频高效编码、音频检索、自动语音识别等音频处理和分析的重要步骤。本文提出一种新颖的语音/音乐分割与分类方法,首先根据相邻帧间的均方能量差异检测音频的变化点,实现分割;然后对音频段提取低带能量方差比、倒谱能量调制、熵调制等八维特征,用人工神经网络做分类。实验结果显示,本文算法和特征具有很高的分割准确率和分类正确率。     

语音识别系统在山西方言中的实现与应用

目前山西的语音识别系统多数为普通话识别,对于该地区方言识别的准确率并不理想.针对这一问题,采集山西地方方言语音和语料建立语音库,根据山西各地方言发音的特点,构建山西地方方言的语音识别系统,以山西声韵母为基元,提取Mel倒谱系数(MFCC)的特征参数,选择隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM),实现山西当地方言的语音识别系统.实验结果显示,针对差别小的小区域方言识别,HMM的识别率有很好的稳定性.