汉语语音文档检索中后验概率的索引方法

基于音节Lattice形式的语音识别结果来实现汉语语音文档检索,不但可以成功规避词表外词问题,而且Lattice这种多候选形式也能有效补偿识别错误对检索性能的影响.在基于音节Lattice的汉语语音文档检索研究中,针对已有索引方法的不足,提出了一种基于后验概率的索引方法,对向量空间模型进行改进,以音节和K步邻接音节对作为索引项,以它们在语音文档中的后验概率值作为索引项权重.检索实验表明,文中的方法更适用于基于音节Lattice的语音文档检索任务,各项改进都达到了预期效果.     

基于支持向量机的变异语音分类研究

变异语音的训练样本有限，采用传统的分类方法进行分类，效果不够理想，而支持向量机方法在有限样本情况下可以保持很好的分类推广能力．采用支持向量机方法进行变异语音分类，提取基频和TE0基频作为变异语音分类的特征，讨论了样本预处理和参数选择等问题．提出了直接截取和DTW规正两种方法来解决语音样本特征向量长度不一致的问题．基于TE0基频特征，采用指数径向基函数(ERBF)内核，对应力(G—force)影响下的变异语音进行分类，分类正确率可达到99．2％，比传统的贝叶斯分类器和HMM分类器，分类性能分别平均提高了12．6％和6．0％．实验结果表明，采用支持向量机方法进行变异语音分类是可行的．     

基于子空间方法的应力影响下变异语音分类

应力影响下的变异语音是由于说话人受到重力加速度变化而产生的,与正常语音相比,变异语音频谱能量在频带范围内分布更加分散。把整个频带划分成8个子带,采用子带频谱能量的比值为特征,提出一种基于子空间方法的正常/变异语音分类方法。该方法采用CLAFIC方法设计初始向量子空间,并通过LSM算法对两类样本子空间按不同的旋转方式训练,用预分类的结果调整分类器的参数来改善分类器的性能。实验结果表明,该方法对应力影响下的变异语音与正常语音具有良好分类效果,平均分类正确率达到了95.9%。     

一种采用伪随机码技术的语音信息隐藏算法

该文提出通过伪随机码来改善语音信息隐藏的性能。采用Hadamard作为伪随机码,不但可以使隐藏的语音信息更加隐蔽,而且对于外界的噪声、压缩、滤波干扰有很强的纠错能力。     

鲁棒声学事件检测综述

声学事件是指一段单一完整并能够引起人们感知注意的短时连续声音信号,而声学事件检测是指对这些声学事件进行识别。随着便携式摄像机与视频网站的迅猛发展,基于内容的声学事件检测在各领域的应用日趋广泛,例如个性化多媒体搜索、数字图书馆、网络管理与信息安全等。近年来,尽管研究者们提出了很多声学事件检测方法,但是由于采集设备、采集环境与传输条件等的千差万别,新环境下的音频数据日趋繁杂,使得类内数据差异较大且类间数据易混,从而导致传统识别方法的性能急剧下降,因此迫切需要研究当前环境下的鲁棒声学事件检测方法。     

可穿戴计算机中的语音处理技术

1 引言可穿戴计算机(Wearable computer)是一种全新概念的微型个人移动计算系统,它可以穿戴在身上随着使用者一起移动,随时可以接受使用者的命令,并能自动地反馈给使用者重要的信息。可穿戴计算机的概念于1955年被提出,然而直到近年来才得到了真正的发展。目前美国、日本、德国、澳大利亚等国都对可穿戴计算机的研究非常重视。我国的一些高校和研究单位,如哈尔滨工业大学、重庆大学、兵器部208所、58所等也于近年来在国内率先开展了这方面的工作。可穿戴计算机为建立新的人机关系提供了可能,它追求以人为本,要使计算机适应人而不是让人去适应计算机。因此,传统的台式机的交互方式如 WIMP(Windows,Icon,     

韵律参数和频谱包络修改相结合的情感语音合成技术研究

情感语音合成可以增强合成语音的表现力、人情味,是近年来的新兴课题.除了韵律特征之外,音质类和发声器官类参数对情感语音的表达也有着至关重要的影响,而通常的研究大多都是基于规则或者预先为某种情感设计的滤波器来进行这两类参数的修改.本文提出了通过频谱包络综合地调整音质类和发声器官类参数来合成情感语音的方法,并通过实验验证了这一方法的有效性.另外,实验结果也显示了当韵律参数和频谱包络同时得到修改时,相对于单独修改某类参数可以获得更好的情感合成效果.     

基于K-L散度模型聚类的快速说话人辨识方法

在网络应用环境下,需要处理的音频数据和注册说话人急剧增加,传统说话人辨识方法难以满足实时性要求。文中提出采用K-L散度的说话人模型聚类方法,从而构造一个分级辨识模型,提高辨识效率。研究利用类辨识信息估计置信度的方法,可尽早有效排除集外说话人。实验结果显示,文中方法可使辨识速度平均提高3。2倍,而闭集辨识错误率平均只有0。9%的增加。采用类辨识置信度进一步提高开集辨识速度,并且在保持集内错误率不变的情况下,使集外错误率相对下降5。1%。     

基于修正Mel频率映射的应力影响下变异语音识别方法

文章在对应力影响下变异语音进行分频带分析的基础上,选用了可以提升语音信号中频段影响的修正Mel频率映射,并将其对应的MFCC系数作为新的语音识别特征。通过采用正常/变异语音分类器和新特征来进行变异语音识别。实验结果表明:采用修正Mel频率映射的MFCC特征改进了变异语音的识别性能。     

一种RNN-T与BERT相结合的端到端语音识别模型

端到端语音识别模型由于结构简单且容易训练,已成为目前最流行的语音识别模型.然而端到端语音识别模型通常需要大量的语音-文本对进行训练,才能取得较好的识别性能.而在实际应用中收集大量配对数据既费力又昂贵,因此其无法在实际应用中被广泛使用.本文提出一种将RNN-T(Recurrent Neural Network Trans...