基于分类回归树CART的汉语韵律短语边界识别

提出了一种基于分类回归树（Classification And Regression Tree,CART）的汉语韵律短语识别方法。该方法从语音流中提取与韵律短语边界有关的声学特征,从文本中提取短语边界的语言学特征,并将两类特征有机结合构成CART特征集,建立CART决策模型。开放测试结果显示,利用该CART模型在词边界中识别韵律短语边界,其识别准确率平均可达95.91%。     

基于韵律特征和语法信息的韵律边界检测模型

韵律短语边界的自动检测,对语音合成中语料库的韵律标注以及语音识别中韵律短语的自动划分都有重要意义。本文通过对影响韵律短语边界的声学、韵律等参量的分析,得到和韵律短语边界关联性较大的一组声学特征参数、韵律环境参数和语法信息;同时引入语音合成中的韵律预测思想,在假定所有音节边界均为非韵律短语边界时,预测每个音节的基频。最后使用决策树模型,将音节边界处的韵律环境信息、语法信息以及预测结果作为决策树的输入,利用决策树综合判定当前音节边界是否为韵律短语的边界。实验表明,这种方法对于基于确定性文本(text-dependent)的语音韵律短语边界的检测,具有较好效果,同时可以显著提高语音合成中语料库的标注效率和标注结果的一致性。     

基于最大熵模型的韵律短语边界预测

语音合成系统中,由于韵律短语边界预测的水平不高,阻碍了合成语音自然度的进一步提高。本文根据韵律短语边界预测的特点,提出了基于最大熵模型的预测方法。为考察该方法的能力,在较大规模的数据集上,使用相同的属性集,对比了其与主流的决策树方法的预测效果。还考察了词面信息的贡献,以及选择特征时的不同阈值对最大熵模型的影响。实验表明,使用相同的属性信息,最大熵方法比传统的决策树方法在F-Score上有5.5%的提高,加入了词面信息的最大熵模型则有9.4%的提高。最后指出,最大熵模型相当于一个带权重的规则系统,可以很好的解决规则冲突问题。     

一种改进的基于决策树的英文韵律短语边界预测方法

在英文语音合成系统中,韵律短语边界预测的精度对合成语音的自然度和可懂度有着至关重要的影响。基于决策树的预测方法是现阶段最为常用的韵律短语边界预测方法,但因决策树构建时受到数据平衡性制约,难以针对关键词进行建模,而且在基于决策树进行预测时采用了局部最优的搜索方式无法达到全局最优。所以,为了进一步提升韵律短语边界的预测效果,对基于决策树的预测方法进行了改进,引入韵律短语条件概率,使用Viterbi算法同时优化韵律短语边界概率和条件概率,并提出了基于关键词在韵律短语中的位置分布特性的决策树节点概率优化方法。实验表明,在基线系统上使用改进方法后,F-Score由68.7%提升到77.8%,而不可接受率从22.4%降低到15.2%。     

基于语法信息的汉语韵律结构预测

韵律结构的预测, 主要包括短语的自动切分和重音的等级分布两个大的方面。本文在概述汉语韵律结构的基础上, 根据从自然话语中获得的韵律结构与句法结构和词性的关系, 用一种新的方法,通过文本分析,全面地预测韵律边界的位置分布及其等级差异,并进一步预测重音的位置分布及其等级差异。     

基于统计韵律模型的汉语语音合成系统的研究

本文论述了采用统计模型进行汉语韵律层级结构分析和韵律建模的思路,在此基础上建立了汉语语音合成系统。其中,本文还仔细阐述了韵律代价函数的构造,及其参数的自动训练算法。同时,论文还分析了韵律特征间相互作用对音节基元选取的影响,并最终实现了一个连续语流中用于汉语语音合成的音节基元选取模型。测试表明了本文提出的基于统计模型的韵律层级分析和韵律建模思路,能够较好应用于汉语语音合成系统的构造,并使之具有良好的合成语音的自然度。     

基于声调核参数及DNN建模的韵律边界检测研究

韵律边界对言语表达的自然度和可理解度有着重要作用。韵律建模也是语音合成、语音理解中的重要方面。该文从相邻声调的相互作用角度出发,提出基于深度神经网络(DNN)及声调核声学特征的汉语韵律边界检测方法。该方法首先采用声调核部分的声学特征来计算边界检测相关参数。然后,利用深度神经网络进行建模。作为对比,实验中采用了以整个音节的声学特征为输入特征的基线系统。结果表明,只使用调核部分声学特征的系统优于使用整个音节的系统,韵律边界检测正确率相对提高了4%,这表明该文提出的汉语韵律边界检测方法的有效性。     

基于韵律间断层级的汉语韵律间断分类*

针对韵律间断的层次性,提出了一种层次韵律间断分类方法。该方法能够充分利用韵律结构层次性,同时又能够充分利用来自声学、词典以及语法方面的特征,对不同类型的韵律间断进行分类。通过在具有韵律标注库ASCCD上的实验,该算法在综合测试集上达到平均78.25%检测正确率。     

基于机器学习的普通话韵律规则提取

韵律规则对于语音识别和语音合成研究具有重要意义.目前的韵律规则大多是根据语言学的研究得出的一些定性的描述.为了提取出更精确的定量描述的韵律规则,利用聚类分析提取出句子中音节的基频模式,在此基础上使用决策树进行韵律规则的学习,获得了较好的实验结果.文中首先讨论韵律规则和聚类分析及决策树,然后给出数据预处理技术及所采用的学习算法,最后给出实验结果.     

分层特征模板筛选的维吾尔语韵律边界预测

韵律边界的正确预测是连续语音合成系统中首要解决的关键问题。针对维吾尔语分层韵律结构,通过基于条件随机场（CRF）的分层自底向上方法预测了维吾尔语的韵律词和韵律短语边界,并将维吾尔语形态特征作为韵律边界预测模型的重要特征。根据不同韵律边界层次的特点,对分层韵律边界预测方法进行了改进,针对分层方法的不同层次进行独立特征模板筛选,从而进一步提高韵律边界预测性能。通过对不同的特征模板和不同韵律边界预测模型进行反复实验,得到了最好的预测性能。实验结果表明,该方法明显提高了韵律边界预测结果。     

基于互补模型的汉语韵律间断自动检测

自动韵律间断检测和标注对语音理解和语音合成有十分重要的作用。提出了利用声学、词典和语法相关特征的互补模型方法检测汉语韵律间断。该方法具有下列优点:(1)摒弃了声学相关特征和词典、语法相关特征的独立性假设;(2)互补模型方法不仅在特征层上利用当前音节的上下文信息,而且在模型层次上利用了当前音节的上下文信息。在ASCCD语料库上验证了该方法能够获得90.34%的韵律间断的检测准确率,较基线系统有 6.09%的提高。     

基于韵律模型的普通话基频分析

基频是基于模型的语音合成系统中重要的一个因素,该文主要利用韵律信息仿真普通话基频曲线特征值,并分析音节基频各个特征值在韵律环境下的稳定性。该文将前一音节的终止基频值与韵律参数结合,通过数据挖掘技术寻找影响各个特征值的重要韵律参数,并用这个结果建立韵律模型,然后仿真基频曲线特征值,并得到了一个良好的结果。通过分析发现在连续语流中,体现频率特性的特征值中,基频均值和最小值的稳定性较强;体现时间特性的特征值中,音节时长的稳定性较强。     

基于回归问题的选择性集成算法

提出一种应用于回归问题,以分类回归树为基学习器,并综合Boosting和Bagging算法的特点,利用变相似度聚类技术和贪婪算法来进行选择性集成学习的算法——SER-BagBoosting Trees算法。将其与几种常用的机器学习算法进行比较研究,得出该算法往往比其他集成学习算法具有更好的泛化性能和更高的运行效率。     

三种用于垃圾网页检测的随机欠采样集成分类器

针对垃圾网页检测过程中轻微的不平衡分类问题,提出三种随机欠采样集成分类器算法,分别为一次不放回随机欠采样（RUS-once）、多次不放回随机欠采样（RUS-multiple）和有放回随机欠采样（RUS-replacement）算法。首先使用其中一种随机欠采样技术将训练样本集转换成平衡样本集,然后对每个平衡样本集使用分类回归树（CART）分类器算法进行分类,最后采用简单投票法构建集成分类器对测试样本进行分类。实验表明,三种随机欠采样集成分类器均取得了良好的分类效果,其中RUS-multiple和RUS-replacement比RUS-once的分类效果更好。与CART及其Bagging和Adaboost集成分类器相比,在WEBSPAM UK-2006数据集上,RUS-multiple和RUS-replacement方法的AUC指标值提高了10%左右,在WEBSPAM UK-2007数据集上,提高了25%左右;与其他最优研究结果相比,RUS-multiple和RUS-replacement方法在AUC指标上能达到最优分类结果。     

基于决策树挖掘算法的气象大数据云平台设计

大数据、云计算技术的迅猛发展为挖掘气象数据丰富的科研和经济价值提供了技术支撑,促进了Hadoop及其包含的文件存储系统(HDFS,Hadoop Distributed File System)和分布式计算模型在气象数据处理领域广泛应用。由于气象数据具有大数据的4V特征,还需要引入新的数据处理算法来提高气象数据处理效率。通过对决策树算法原理的研究,基于Hadoop云平台,创建随机森林模型,为数据挖掘算法在云平台上的应用提供一种新的可能性。基于决策树(CART,Classification And Regression Trees)挖掘算法的气象大数据云平台设计,采用Hadoop系统架构和MapReduce工作流程,对气象大数据云平台采用集群部署。平台总体架构分为基础设施层、数据管理与处理层、应用层,减少了决策树建立的时间,实现了气象数据高效加工和挖掘分析等平台功能。     

基于互补模型的汉语重音检测

针对现有汉语重音检测方法正确率较低的问题,利用声学、词典和语法相关特征的不同分类器组合,基于Boosting分类回归树+条件随机场的互补模型,提出一种改进的汉语重音检测方法.在ASCCD语料库上的实验结果表明,该方法能获得84.9％的重音检测正确率,相比基于神经网络+决策树的基线系统提高2.7％.     

融合多尺度分割与CART算法的矸石山提取

结合多尺度分割和CART算法的特性,提出一种新的目标信息提取方法.其基本思想是将小尺度分割与大尺度分割相结合,将影像分割成一系列同质性对象;以同质性对象为基本单元选择训练样本,后利用CART算法提取目标信息.实验结果表明:与单纯像素级的CART算法相比,该方法可有效减少提取结果的噪声,一定程度上排除了其他地类对目标信息的干扰,提取精度显著提高.     

基于高速边缘路由器的IPSec处理部件的研究

High Speed Boundary Routers(HSBRs) are emerging due to improvement of network technologies. The peculiarity of HSBR requires high efficient security packets processing unit. This paper analyzes the characters of HSBR and introduces a IPSec security engine model based on the distributed paralleled HSBR prototype. Future develop of HSBR is given as well.     

基于JTAG标准的边界扫描在通用CPU中的设计

剖析了JTAG标准的精髓,分析了其组成,功能与时序控制等关键技术,结合一款通用CPU的具体要求,给出了一种实现JTAG结构的具体方法,并介绍了其功能测试的方法。