一种鲁棒性层次化语音/非语音检测方法

针对基于模型的语音／非语音检测方法鲁棒性不强的问题,提出了一种层次化检测方法。该方法第一层对测试数据进行粗分类;第二层利用粗分类结果,首先根据高过零率比率（High Zero Crossing RateRatio,HZCRR）和短时能量（Short Time Energy,STE）特征选取数据建立静音和可听非语音初始模型,然后训练自适应检测模型,最后利用贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion,BIC）对结果进行修正。实验结果表明：与基于模型的方法相比,能够适应各种测试数据且检测精度更高、鲁棒性更强。     

基于音位属性和边界信息的音素识别

在检测出音位属性的基础上,提出了一种基于音位属性后验概率的音素边界检测算法,并将音位属性与边界信息应用于基于条件随机场的音素识别.该方法首先计算得出相邻帧音位属性后验概率向量间的夹角,然后将夹角的极大值点所在的帧选为侯选边界,最后通过约束条件去除极值点中的错误边界.本文将音素边界与音位属性信息进行组合,作为基于条件随机场模型的识别系统的观测特征,实验结果表明,增加边界信息后,音素正确识别率有了显著提升.     

基于音素混淆模型的集外词查询项扩展方法

为了提高语音查询项检索系统中集外词检索的性能,在加权有限状态转换器（weightedfinite-state transducer,WFST）框架下提出了一种基于音素混淆模型的集外词查询项扩展技术,将查询项扩展成多发音序列来解决集外词问题.首先由G2P（grapheme-to-phoneme）模型生成查询项的发音序列,然后利用音素混淆模型将发音序列扩展成N-best发音,以补偿识别错误造成Lattice建立的索引与查询项发音序列之间音素表示差异带来的影响,从而有效降低漏警率.实验结果表明,加入音素混淆模型之后,系统集外词检索性能有明显提升.     

基于区分性特征的音素识别

针对当前主流的基于统计模型的语音识别系统没有使用语音产生知识的问题,通过模拟人类的语音感知理解过程提出了一种“自下而上”的基于区分性特征的音素识别方法.该方法首先根据不同音素的发音特点检测得到音素的边界信息;然后利用分类器完成语音的区分性特征检测,并根据区分性特征与音素的对应关系建立映射表;最后利用音素的边界信息得到语音段的特征序列,通过对语音段的特征序列模糊搜索匹配实现音素识别.实验结果表明,相比于传统的基于隐马尔科夫模型的音素识别方法,该方法在识别速度、鲁棒性及可扩展性等方面具有明显优势.     

长臂采煤机截割头用轴承性能对密封的影响分析

阐述了长臂采煤机截割头部位双列圆锥滚子轴承的各种性能对密封圈使用效果的影响,运用Romax软件计算出在不同轴向载荷、不同轴向游隙时轴承产生的摆动量和两个安装环的趋近量,最后提出轴承在选择、安装、加工控制时的几点建议,为轴承的设计与加工提供一个理论依据,保证了密封圈的密封性能。     

富锦市水稻节水增效配套技术研究

针对富锦市水稻生产面积越来越大,用水量越好越多,如何实现节水、高产、优质是我们研究的主要内容,本文主要阐述了富锦市水稻旱育壮秧、三旱整地、浅湿干灌溉为主水稻节水增效配套技术,同时将优质品种、配方施肥、病虫草害综防技术与节水技术有效融于一体,实现了优质,高产、节水的目标。     

预应力混凝土T梁准连续刚构桥试验分析

本文通过对30 m预应力混凝土T梁准连续刚构桥进行荷载试验,分析该桥型结构以及T梁的受力状况是否满足设计要求,并为该桥型的设计和施工提供参考意见。     

融合后验概率置信度的动态匹配词格检索?

在基于动态匹配词格检索( DMLS)的关键词检测系统中,应用最小编辑距离作为关键词检出的置信度,在提高检出率的同时也增加虚警率。针对此问题,文中提出融合后验概率置信度的动态匹配词格检索方法。该方法首先将基于Lattice的后验概率引入到DMLS的索引建立中,其次应用数据驱动的音素替换、插入和删除代价,实现更灵活的近似匹配,最后通过联合最小编辑距离和后验概率置信度得分进行关键词检测。实验表明,最小编辑距离和后验概率置信度具有一定的互补性,系统的等错误率相对降低。     

一种融合IB准则特征的说话人分段聚类方法

针对说话人分段与聚类算法中先验知识不足的问题,利用基于信息瓶颈(IB)准则和基于隐马尔科夫模型(HMM)/高斯混合模型(GMM)方法间的互补性,提出了一种基于特征层融合的说话人分段与聚类算法。该算法将基于IB准则算法的输出结果进行对数变换和降维处理;然后利用变换后的特征与传统梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征分别训练说话人GMM模型,并在得分域对说话人类别的得分进行加权融合;根据融合的得分,进行基于HMM/GMM模型的说话人分段与聚类。实验表明,融合后的特征可以为系统提供更多的先验信息,比传统方法的误配率降低了1.2%。     

不相关匹配追踪的分段区分性特征变换方法

为了提高基于分帧特征变换方法的稳定性,提出了一种基于分段的区分性特征变换方法.该方法将特征变换当成高维信号的稀疏逼近问题,采用状态绑定的方法训练得到基于域划分的线性变换矩阵（Region Dependent Linear Transform,RDLT）和基于最小音素错误准则均值补偿的特征（mean-offset feature Minimum Phone Error,m-fMPE）变换矩阵,将两者的特征变换矩阵构成过完备的字典;采用强制对齐的方式对语音信号进行分段,以似然度最大化作为目标函数,利用匹配追踪算法对目标函数迭代优化,自动地确定各语音信号段中的变换矩阵及其系数.为保证特征变换的稳定性,在选择变换矩阵过程中引入相关度测量,去除相关的特征基矢量.实验结果表明,相比于传统的RDLT方法,当声学模型分别采用最大似然和区分性准则训练时,识别性能分别可以提高1.63%和2.23%.该方法同时能应用于语音增强和模型区分性训练中.