基于普适计算的交互汉语学习系统

普适计算是一种正在兴起的新型的计算模式,其“无处不在,以人为本”的理念使得普适计算在许多领域的应用中都有着巨大的潜力。本文综合应用语音识别、声调识别、软交换、文语转换、语音邮件等多种技术,使用以人为中心的普适计算系统模型（HPC）和分层结构分析与设计方法（LAAD）,设计并实现了一个基于普适计算的交互汉语学习系统,该系统能够计算出汉语学习者发音的准确度和声调的准确度,并通过普适服务平台提供实时交互、学习情况自动收集等普适服务,为学习者建立起了一个良好的汉语学习环境,帮助他们高效、便捷地学习汉语。     

MATLAB在数字语音分析中的应用

在数字语音信号分析中使用MATLAB可以简化程序编写和实验构建的过程,文章重点研究了MATLAB语言应用于数字语音信号分析的优越性,分析了MATLAB的语言功能,并对基于MATLAB的语音时域分析、频域分析、时频分析的结合进行了应用分析。     

普通话测试语音信息库的设计与实现

每年的国家普通话测试,都留下普通话测试的相关信息。为了有效利用这些信息,建立了普通话测试语音信息库,实现了信息录入、信息查询、数据统计、权限管理等多种功能。为了实现最小到音节的录音语料查询,信息库利用HTK进行音频文件的自动切分处理。普通话测试语音信息库可方便地用于包括测试录音语料在内的各种资料的调用和各种关联数据的统计。     

基于小波特征提取的语音监测系统

论文针对小波变换和语音信号的特点,把小波变换和形态滤波法结合应用于语音信号基音周期的提取,并在此基础上把小波变换和说话人声道特征参数相结合,用于声道特征的提取。最后在以上研究的基础上设计了一种用于公安侦破和司法鉴定的语音监测系统。     

Space OS服务秘书语音交互功能设计与实现

随着三维操作系统的发展与应用,人机交互方式需要有新的发展,而语音技术作为最自然和最便捷的人机交互方式之一自然得到越来越多的重视。怎样在三维操作系统中进行便捷的人机交互是三维操作系统发展和应用必须解决的一大难题,语音识别功能采用声韵母作为识别基元,使用HTK训练声学模型,语音合成功能采用简单但强大的eSpeak开源软件,语音交互策略使用简单的识别结果确认,采用ATK实现与Space OS的集成。实验结果表明,系统能很好地应用到Space OS中,以语音的方式较好地完成常用的计算机操作。     

基于顺序统计滤波的实时语音端点检测算法

针对嵌入式语音识别系统,提出了一种高效的实时语音端点检测算法. 算法以子带频谱熵为语音/噪声的区分特征, 首先将每帧语音的频谱划分成若干个子带, 计算出每个子带的频谱熵, 然后把相继若干帧的子带频谱熵经过一组顺序统计滤波器获得每帧的频谱熵, 根据频谱熵的值对输入的语音进行分类. 实验结果表明, 该算法能够有效地区分语音和噪声, 可以显著地提高语音识别系统的性能. 在不同的噪声环境和信噪比条件下具有鲁棒性. 此外, 本文提出的算法计算代价小, 简单易实现, 适合实时嵌入式语音识别系统的应用.     

基于图像局部结构的扩散平滑

各向异性扩散平滑去噪的主要特点是扩散方向的选择性与定向扩散能力,有效表征信号或图像的局部结构特征是各向异性扩散的基础,传统的梯度表示方法极易受到噪声干扰。该文在分析图像局部结构表征方式的基础上,定义一个图像的局部各向异性强度参数M,提出一个新的扩散方程。试验测试显示,新扩散模型相对于ALM模型与CAZ模型具有更好的噪声压制能力和定向扩散能力,信噪比分别提高了0.1 dB~0.8 dB和0.3 dB~1.2 dB。     

基于支持向量机的语音识别研究

为了得到较好的语音识别效果,构建了基于线性核函数支持向量机的非特定人孤立词语音识别系统,取得了较高的识别率,并将该实验结果同基于HMM的识别结果进行了比较,显示出了支持向量机在基于有限样本情况下进行语音识别的优势。     

双基机载正侧视雷达杂波谱距离依赖性分析与补偿

针对垂直和水平基线的双基机载正侧视雷达杂波谱的距离依赖性进行了理论分析和仿真,给出了杂波多普勒频率随距离变化的解析公式,并根据该公式采用谱搬移方法对水平基线的杂波谱进行了补偿.理论分析和仿真表明:在垂直基线的双基系统中,同一距离单元的杂波多普勒频率和空间角频率存在线性关系,杂波谱在主瓣内有较好的重合;水平基线正侧视雷达的杂波谱在主瓣内较宽.同时仿真还证明,采用谱搬移方法可以有效减轻双基杂波谱随距离变化对空时二维自适应处理性能的影响.     

一种语音分段新算法研究

分段声码器是一种高效的低速语音编码方法,针对分段声码器实现的关键技术语音分段方法进行了研究,提出了一种分段新算法.该算法通过检测临界带特征矢量参数的距离变化确定初始分段边界,结合动态规划方法提高分段的准确性.仿真结果表明:新算法实用有效,相对于以前分段声码器中应用的STM方法和最大似然方法,语音分段性能得到提高.