英汉演讲语篇中互动元话语对比研究

基于自建语料对比分析中英文毕业典礼演讲词在互动式元话语使用上的异同并分析其原因。研究表明中英文演讲者均倾向使用互动式元话语;独立样本T检验表明,英文演讲语篇中互动元话语的五个子范畴的使用频率均显著性高于中文语篇中的使用频率;增强语与态度标记语的结合使用均存在于中英文语篇中。     

语音特征增强方法综述

经过数十年的发展语音识别取得了长足进步,但各种语音识别系统的性能仍然难以满足现实应用的需求.造成这种情况的一个重要原因在于目前的系统仍然难以适应各种噪声环境.因此,增强语音识别系统的噪声鲁棒性是推动其走向现实应用的关键.系统地阐述了特征增强类方法的国内外研究现状,介绍了信号增强、从听觉层面或可区分层面的提取特征、特征归正和特征补偿等方法,分析了他们存在的局限性.在此基础上,分析了稀疏编码与语音特征增强的基本问题和研究现状,提出了稀疏编码在语音特征增强方面的需要解决的问题,为从事鲁棒语音识别的研究者提供参考.     

基于TTS的中英文语音软件设计与实现

本文提出了一种基于TTS语音合成技术,利用Microsoft Speech SDK语音开发包、TTS引擎,采用VB平台开发了一个中英文语音软件,实现了从文本文件到语音并能把文本文件保存为语音文件的功能。     

一种改进的连续语音特征提取算法

本文介绍了连续语音识别中噪音鲁棒性方法的现状,分析传统动态范围调整方法在连续语音识别中导致的特征曲线中的峰值不匹配问题,提出了新的特征曲线调整算法,并为算法的参数设定增加了限制条件。本文详细地论述了算法的步骤以及算法中参数的确定。通过理论分析和实验验证,证明了提出的算法在连续语音特征调整中具有很好的性能,提高了识别精度。     

关键链多项目管理研究

为解决多项目关键链管理问题对企业整体利益的影响,以多项目中各子项目工期总和的最小化为目标,提出"子关键链群"的概念。在单项目关键链管理的基础上,对项目间冲突资源的优先分配进行了分析研究,建立一套系统的分配规则,使得各子项目工期总和达到最小。同时,通过对项目间优先权的合理分配得出企业整体利益最大化的组合方案,实例验证,此方法可行、合理。     

一种鲁棒的基于小波变换的语音参数提取算法 *

提出了一种基于小波变换的新型语音参数提取算法 ,提高语音识别系统对环境噪声的鲁棒性。由于引入了多分辨率小波分析技术 ,识别既在高频提供高的频率分辨又在低频提供高的时间分辨率。这样 ,提出的改进算法在语音词汇的识别更准确的同时 ,还大大简化了计算。将该算法和传统提取 MFCC系数的算法进行了比较,实验结果表明 ,利用小波计算语音特征具有更优的性能。     

方波交流埋弧焊电源的设计与分析

交流方波埋孤焊具有电孤稳定、无磁偏吹、焊接熔敷率高等优点，是埋孤焊技术发展的一个新方向。提出了一种三相输入、单相输出交流方波埋弧焊电源的新电路，详细分析了这种晶闸管整流、互感换向实现交流方波电路的工作原理和控制方法。实验结果表明，利用互感换向实现交流方波的埋孤焊电源，其电流过零的di／dt很大，电孤稳定性不亚于直流电孤。     

自适应滤波语音增强算法改进及其DSP实现

为提高强噪声环境下语音信号的信噪比,增强语音通信的质量,以DSP为平台,构建一个基于自适应滤波技术的单通道语音增强系统。该系统以TMS320F2812为核心,结合其多通道缓冲串口(McBSP)与扩展音频接口芯片TLV320AIC23实现了语音信号的高速采集及输出;同时,利用箕舌线函数更新自适应滤波步长因子并引入解相关运算进行语音降噪处理,有效改善了传统算法适应性差,收敛速度慢,稳态误差大等问题。实验结果表明该算法降噪性能好,能明显提高语音清晰度,且系统稳定性强。     

Fuzzy decision fusion of complementary experts based on evolutionary cepstral coefficients for phoneme recognition

Optimal representation of acoustic features is an ongoing challenge in automatic speech recognition research. As an initial step toward this purpose, optimization of filterbanks for the cepstral coefficient using evolutionary optimization methods is proposed in some approaches. However, the large number of optimization parameters required by a filterbank makes it difficult to guarantee that an individual optimized filterbank can provide the best representation for phoneme classification. Moreover, in many cases, a number of potential solutions are obtained. Each solution presents discrimination between specific groups of phonemes. In other words, each filterbank has its own particular advantage. Therefore, the aggregation of the discriminative information provided by filterbanks is demanding challenging task. In this study, the optimization of a number of complementary filterbanks is considered to provide a different representation of speech signals for phoneme classification using the hidden Markov model (HMM). Fuzzy information fusion is used to aggregate the decisions provided by HMMs. Fuzzy theory can effectively handle the uncertainties of classifiers trained with different representations of speech data. In this study, the output of the HMM classifiers of each expert is fused using a fuzzy decision fusion scheme. The decision fusion employed a global and local confidence measurement to formulate the reliability of each classifier based on both the global and local context when making overall decisions. Experiments were conducted based on clean and noisy phonetic samples. The proposed method outperformed conventional Mel frequency cepstral coefficients under both conditions in terms of overall phoneme classification accuracy. The fuzzy fusion scheme was shown to be capable of the aggregation of complementary information provided by each filterbank.     

说话人认证录音回放检测方法综述

基于生物特征的身份认证已得到学术界及企业的高度重视,指纹、人脸识别应用已非常普遍,但对于非现场身份认证,语音相对其他生物特征,具有用户接受程度高、拾音设备简单、随时随地可用、数据量小、计算复杂度低等优势,因此基于声纹的身份认证系统应用越来越广泛。另一方面,由于录音回放攻击简单易行,不需要任何专业知识,且随着廉价、高质量的录音/播放装置的日益增多,回放录音与原始音的相似度越来越高,已成为声纹认证系统最主要的攻击手段之一,因此如何识别录音回放等攻击成为说话人认证系统必须面对的问题。本文对录音回放检测方法进入了全面的介绍,通过对各种方法的分析,表明其研究尚处于起步阶段,但需求日益旺盛。