哈萨克语元音格局研究

由于哈萨克语构词法的特点,九个元音的声频特性在语音识别中具有重要的作用。该文采用实验语音学的基本理论和方法,研究了哈萨克语多音节词中的元音格局。针对从语音库中挑选的1 062个多音节词,分别对其词首、词腹和词尾音节中的元音共振峰频率值进行统计,并采用Joos方法详细地归纳和分析了哈萨克语词首、词腹和词尾音节元音格局以及存在的差异,绘制出了哈萨克语多音节词元音的共振峰模式。该项研究结果对哈萨克语的语音研究及应用具有较高的参考价值。     

维吾尔语中清化元音的实验语音学研究

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”,选择了带高元音/i/,/u/和/ü/的多音节词(双音节、三音节词),分别对其发生清化和保持原来浊特性时的三种高元音的时长,音高和音强进行了统计分析,归纳了其发生清化时的时长、共振峰和音强在开音节和闭音节中的分布模式,从实验语音学的角度出发,进一步探讨了维吾尔语中三个高元音的清化特性,并验证了语言学者凭听力和生理而总结出来的结论与声学上的结论的一致性。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。     

维吾尔语元音的声频特性分析和识别

维吾尔语属阿尔泰语系突厥语族,由于其构词法的特点,八个元音的声频特性在语音识别中,尤其是识别基元选取中有重要作用,其共振峰频率参数也是语音识别和语音合成的重要依据。运用实验语音学的基本理论和方法,在维吾尔语综合语音数据库的办公环境语料条件下,对维吾尔语八个元音进行了声频特性统计分析,给出了维吾尔语元音共振峰频率参数和分布规律,并通过八个元音的语音识别实验结果,验证了其共振峰频率分布规律的正确性。实验证明:维吾尔语在排除元音和谐情况下,其声频特性具有很强的可区分性,对于实现语音信息的传送接受正确性很高。     

维吾尔语中塞音、塞擦音VOT的实验研究

根据语音合成与语音识别等语音应用研究的需求,从文本分析模块入手,第一次利用“维吾尔语语音声学参数库”,选择了带有塞音和塞擦音的556个双音节词,重点提取了塞音、塞擦音的位置在双音节词的词中和词尾时嗓音起始时间VOT特征参数并对此进行了统计分析,首次从实验语音学的角度提出了清塞音、清塞擦音送气、不送气的概念。通过分析得出结论：（1）利用VOT均值可以明显地把维吾尔语中的塞音、塞擦音从清浊类别上区分开来。（2）从嗓音起始时间类型上来看,清塞音出现在双音节词第二音节的音节首（词中）时表现出不送气的特点,而位置出现在第二音节的音节末（词尾）时,有时读成送气音,有时读成不送气音,根据实际情况和个人发音习惯的不同可以自由变读。研究结果对维吾尔语语音合成自然度和语音识别系统识别率的提高有非常大的作用。     

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。     

基于元音检测的汉语连续语音端点检测方法

在汉语连续语音识别中,准确检测出音节的始点和终点是很重要的一步,传统的端点检测方法在非连续语音中检测准确度很高,但在连续语音中检测准确度会大幅度降低。利用MFCC0参数和汉语元音的共振峰能量设计了一种新的端点检测方法,可以准确检测出汉语连续语音中的音节端点。实验结果表明：这种端点检测方法在低信噪比下也有很高的检测正确率。     

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。     

网络语音同一性鉴定中的共振峰差异分析

语音同一性鉴定中共振峰的特征比对是认定同一的重要方法。司法鉴定中的语音检材大多来自于录音笔等电子设备,而网络语音的出现相对于通常的语音同一性鉴定是一种挑战。即时通信软件在传输网络语音的过程中为了保持网络传输的低带宽占用,对语音进行高比例的压缩,因此即时通信软件产生的网络语音的共振峰特征相对于原始语音会有变化。选取当前互联网社交领域常用的5款即时通信软件,通过实验分析出即时通信软件产生的网络语音与原始语音在共振峰特征上的差异。研究结果表明,不同即时通信软件在不同元音的共振峰特征上会呈现出变化差异,通过总结变化差异可以提高即时通信软件的网络语音同一性鉴定的准确率。     

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。     

基于能量分布和共振峰结构的汉语鼻音检测

该文提出了一种基于能量分布和共振峰结构的汉语鼻音检测方法,该方法首先基于Seneff听觉谱提取了一组描述音段能量分布和共振峰结构的特征参数,然后采用支持向量机模型进行检测和分类,得到候选的鼻音,最后根据音段持续时间、前端韵母能量、高低频能量差、中低频能量比等特征对候选的鼻音进行后处理,去除插入错误,提高鼻音检测的准确率。实验结果表明,干净语音鼻音检测准确率可以达到90.4%,信噪比10dB的语音鼻音检测准确率可达到84.4%以上。     

维吾尔语多音词消歧混合方法

维吾尔语中存在的形同音不同单词(多音词)的正确发音是影响合成系统可懂读的重要原因之一。维吾尔语单词由词根和词缀构成,虽然多音词词根数量不多,但多音词词根连接各种词缀则构成了大量的多音词。将维吾尔语中经常用错的16个多音词词根作为研究对象,以多音词的不同特点为出发点,采取不同的规则,结合最大熵模型方法来处理不符规则的多音词,同时用似然比方法选取关键词,并用贪婪算法选择最佳特征模板。经过性能测试,该算法多音词消歧平均准确率达到87.7%。     

基于频繁模式挖掘的维吾尔文智能组词方法

以词间空格作为自然分隔符,非常容易获取维吾尔文中的词,但又很难获取结构完整的语义词,因此多种文本处理效果总是很不理想。提出维吾尔文组词的新概念,将数据挖掘中的频繁模式挖掘方法引入到维吾尔文组词中,再结合维吾尔文的语言文字特点,将无先验知识的模式挖掘问题转化为特定模式的匹配问题,提出了一种快速高效的频繁模式挖掘算法,来获取语义完整的维吾尔文词。实验结果表明,通过该算法获取的维吾尔文词,在结构上是稳定的,语义上是完整而独立的。     

基于词法分析的维吾尔语元音弱化算法研究

重点研究维吾尔语中弱化现象及处理算法,并分析了维吾尔语词法结构,音节结构,词干—词缀连接形式等技术。处理弱化问题时,要根据词干库检查弱化属性,并根据语音和谐规律分析是否正确连接。该算法在文本检索、词频统计、文本校对等研究领域得到很好的应用。运行结果表明该算法具有可行性和有效性,并在实践中不断完善。