支持向量机在蒙古语说话人识别技术中的研究

支持向量机(SVM)是一种统计学习方法。针对蒙古语说话人识别问题,实验中采用基于高斯核函数的SVM比较了MFCC和MFCC+△MFCC不同特征参数选取时的识别率。实验结果表明,在文本有关情况下,当蒙古语说话内容为0~9的发音时,MFCC+△MFCC优于MFCC,使用SVM算法的识别率能够满足说话人识别的实际要求。     

基于深度神经网络的蒙古语声学模型建模研究

针对高斯混合模型在蒙古语语音识别声学建模中不能充分描述蒙古语声学特征之间相关性和独立性假设的问题,开展了使用深度神经网络模型进行蒙古语声学模型建模的研究。以深度神经网络为基础,将分类与语音特征内在结构的学习紧密结合进行蒙古语声学特征的提取,构建了DNN-HMM蒙古语声学模型,结合无监督预训练与监督训练调优过程设计了训练算法,在DNN-HMM蒙古语声学模型训练中加入dropout技术避免过拟合现象。最后,在小规模语料库和Kaldi实验平台下,对GMM-HMM和DNN-HMM蒙古语声学模型进行了对比实验。实验结果表明,DNN-HMM蒙古语声学模型的词识别错误率降低了7.5%,句识别错误率降低了13.63%;同时,训练时加入dropout技术可以有效避免DNN-HMM蒙古语声学模型的过拟合现象。     

一种轻量化中文指路标志的文本识别算法

针对中文交通指路标志中多方向、多角度的文本提取与识别困难的问题,提出了一种融合了卷积神经网络与传统机器学习方法的轻量化中文交通指路标志文本提取与识别算法。首先,对YOLOv5l目标检测网络进行轻量改进,提出了YOLOv5t网络用以提取指路标志牌中的文本区域;然后,结合投影直方图法与多项式拟合法的M-split算法,对提取到的文本区域进行字符分割;最后,使用MobileNetV3轻量化网络对文本进行识别。提出的算法在自制数据集TS-Detect上进行近景文本识别,精度达到了901%,检测速度达到了40 fps,且权重文件大小仅有24.45 MB。实验结果表明,提出的算法具有轻量化、高精度的特性,能够完成复杂拍摄条件下的实时中文指路标志文本提取与识别任务。     

蒙古语长音频语音文本自动对齐的研究

目前,面向蒙古语的语音识别语音库资源相对稀缺,但存在较多的电视剧、广播等蒙古语音频和对应的文本。该文提出基于语音识别的蒙古语长音频语音文本自动对齐方法,实现蒙古语电视剧语音的自动标注,扩充了蒙古语语音库。在前端处理阶段,使用基于高斯混合模型的语音端点检测技术筛选并删除噪音段;在语音识别阶段,构建基于前向型序列记忆网络的蒙古语声学模型;最后基于向量空间模型,将语音识别得到的假设序列和参考音素序列进行句子级别的动态时间归整算法匹配。实验结果表明,与基于Needleman-Wunsch算法的语音对齐比较,该文提出的蒙古语长音频语音文本自动对齐方法的对齐正确率提升了31.09%。     

基于Hadoop的大规模网络安全实体识别方法

随着大数据时代的到来,如何从多源异构数据中准确地识别网络安全实体是构建网络安全知识图谱的基础问题。因此本文针对网络安全相关文本数据,研究支持海量网络数据的安全实体识别算法,为构建网络安全知识图谱奠定基础。针对海量的文本类网络数据中安全实体的高效精准抽取问题,本文基于Hadoop分布式计算框架提出改进的条件随机场（conditional random fields,CRF）算法,对数据集进行有效分割,实现安全实体的高效准确识别。在大规模真实网络数据集上的实验证明,本文提出的算法达到了较高的网络安全实体识别准确率,同时提高了识别的效率。     

基于TDNN-FSMN的蒙古语语音识别技术研究

为了提高蒙古语语音识别性能,该文首先将时延神经网络融合前馈型序列记忆网络应用于蒙古语语音识别任务中,通过对长序列语音帧建模来充分挖掘上下文相关信息;此外研究了前馈型序列记忆网络“记忆”模块中历史信息和未来信息长度对模型的影响;最后分析了融合的网络结构中隐藏层个数及隐藏层节点数对声学模型性能的影响。实验结果表明,时延神经网络融合前馈型序列记忆网络相比深度神经网络、时延神经网络和前馈型序列记忆网络具有更好的性能,单词错误率与基线深度神经网络模型相比降低22.2%。     

蒙古语固定短语识别算法的设计与实现

固定短语的自动识别和标注是进行蒙古语文本处理的基础和前提条件。词类标注、短语标注、句法分析、语义分类及语义角色标注等基础研究和机器翻译、文本校对等应用系统的开发均以正确标注固定短语的文本为处理对象。该文在“蒙古语固定短语语法信息词典”的基础上采用基于有限状态自动机和规则的方法设计实现了固定短语识别和标注算法。经实验,其识别率已达到90%以上,在处理中,词均用时与基于字符串匹配的算法相比提高较多,达到0.005 0ms。     

基于时域卷积网络的中文句子级唇语识别算法

针对现有中文句子级唇语识别技术存在的视觉歧义、特征提取不充分导致识别准确率偏低的问题,提出了一种基于时域卷积网络,采用三维时空卷积的中文句子级唇语识别算法——3DT-CHLipNet(Chinese LipNet based on 3DCNN,TCN)。首先,针对特征提取不充分的问题,所提算法采用了比长短期记忆网络(LSTM)感受野更大的时域卷积网络(temporal convolutional network, TCN)来提取长时依赖信息;其次,针对中文唇语识别中存在的“同型异义”视觉歧义问题,将自注意力机制应用于中文句子级唇语识别,以更好地捕获上下文信息,提升了句子预测准确率;最后,在数据预处理方面引入了时间掩蔽数据增强策略,进一步降低了算法模型的错误率。在最大的开源汉语普通话句子级数据集CMLR上的实验测试表明,与现有中文句子级唇语识别代表性算法相比,所提算法的识别准确率提高了2.17%至23.99%。     

基于贝叶斯网络的说话人识别研究

基于贝叶斯网络基础理论,并针对与文本无关说话人识别任务,构造了一种用于说话人识别的贝叶斯网络结构,给出了该网络模型的构造和参数估计方法,提出了进行说话人识别时进行推理和分类预测的算法。通过与传统的混合高斯模型(GMM)的实验类比,该贝叶斯网络模型能够在同样的训练和测试数据情况下识别率平均相对提高30％。     

基于改进DBNet与改进CRNN的集装箱箱号识别系统

针对当前集装箱箱号识别算法定位不准确,对倾斜、扭曲文本识别能力弱的问题,提出了一种基于改进DBNet与改进CRNN的集装箱箱号识别算法。在DBNet的特征提取网络中引入了注意力机制,有效提升了其文本定位能力;在CRNN中引入了空间变换网络,增强了其对倾斜、扭曲文本的识别能力。将文本定位与识别模型联合串联推理,在测试场景下达到了98.3%的识别率,具有实用价值。     

基于K-近邻算法的文本情感分析方法研究

为了识别网络文本的情感倾向性,通过分析文本结构以及情感表达的特点,提出了一种基于K-近邻的文本情感分析方法,将整个文本的情感划分为局部情感和全局情感.建立条件随机场模型,确定文本中的局部情感,通过K-近邻算法计算文本的全局情感.实验结果表明,与传统机器学习方法相比,该方法能细粒度、多层次的分析文本的情感,同时能有效提高情感分析的准确率.     

基于Unicode编码的蒙古文输入法研究

从Vista开始微软操作系统已经完全支持了传统蒙古文的输入、编辑和排版。该文在微软蒙古文输入法的基础上结合蒙古文的自身特点提出了一种新型蒙古文输入法算法。该算法支持自动变形计算、自动联想输入、自动学习和资源共享等功能。文中给出了自动变形计算的原理和详细算法过程,并详细探讨了蒙古文字典数据的存储和使用方法,最后提出了自动学习算法和资源共享技术的解决方案。     

基于QTE的蒙古文显示机制研究与实现

蒙古语言是中国蒙古族使用的通用语言,由于蒙古文区别于其他文字的书写方式和其自身变形机制等特点,在很多通用的文字处理引擎中都不被支持。在嵌入式产品开发与应用领域中Linux加QTE已经成为流行方式。该文给出了一种在QTE环境上实现基于标准Unicode的蒙古文点阵显示和变形算法, 并自定义了支持蒙古文的QTE组件,扩展了QTE功能,为在Linux加QTE方式的嵌入式体系结构中处理蒙古文提供了一种解决方法。     

基于不确定有限自动机的蒙古文校对算法

该文首先分析了蒙古文电子文本中存在的错误类型、出错原因以及常用的查错纠错方法,然后根据蒙古文特有的书写习惯和编码特点提出一种基于不确定有限自动机的校对算法。该算法采用有限自动机的方法对校对算法所依据的知识词典进行描述,大大提高了文本查错和纠错速度。     

基于端到端的蒙古语异形同音词声学建模方法

蒙古语声学模型的训练过程是模型学习发音数据与标注数据之间关系的一个过程.针对以音素为建模粒子的蒙古语声学模型建模,由于蒙古语词的发音与语义存在一对多映射现象,会造成解码出的蒙古语文本错误,进而导致蒙古语语音识别系统识别率降低的问题.对此,该文以端到端模型为基础,以蒙古语音素、字母为蒙古语声学模型建模粒子,设计了基于BL...     

一种改进Viterbi算法的应用研究

为降低现代汉语句法分析的难度,以北大和哈工大语料为基础,利用改进的Viterbi算法对汉语真实文本进行了短语识别研究.提出了在隐马尔可夫模型(HMM)框架下,训练阶段依据统计概率信息,以极大似然法获取HMM参数,识别阶段用一种改进的Viterbi算法进行动态规划,识别同层短语;在此基础上,运用逐层扫描算法和改进Viterbi算法相结合的方法来识别汉语嵌套短语.实验结果表明,识别正确率在封闭测试中可达93.52%,在开放测试中达到77.529%,证明该算法对短语识别问题具有良好的适应性和实用性.     

基于标签编码的Deep Web查询接口识别方法

通过对现有查询接口的识别方法进行的深入研究,针对计算、维护复杂以及匹配歧义性等问题,提出一种基于标签编码的Deep Web查询接口识别方法。该方法根据查询接口排列的方向性和不规则性进行标签编码并分组,然后以每一个标签组作为一个独立单位进行特征信息识别,提出了简单属性、复合属性的识别方法以及孤立文本的处理方法。通过对标签下标的约束确定与元素匹配的文本,大大减少了文本与元素匹配中需要考虑的文本数量,避免了由大量启发式算法引发的匹配歧义性问题;通过两次聚类有效解决了接口层次嵌套问题。     

一种新的微博短文本特征词选择算法

针对微博短文本有效特征较稀疏且难以提取,从而影响微博文本表示、分类与聚类准确性的问题,提出一种基于统计与语义信息相结合的微博短文本特征词选择算法。该算法基于词性组合匹配规则,根据词项的TF-IDF、词性与词长因子构造综合评估函数,结合词项与文本内容的语义相关度,对微博短文本进行特征词选择,以使挑选出来的特征词能准确表示微博短文本内容主题。将新的特征词选择算法与朴素贝叶斯分类算法相结合,对微博分类语料集进行实验,结果表明,相比其它的传统算法,新算法使得微博短文本分类准确率更高,表明该算法选取出来的特征词能够更准确地表示微博短文本内容主题。