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声母分析和識別研究
声母分析和識別研究
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第一届全国人机语音通讯学术会议
作者： 周桑漪 渡边泰堂 蘇州大学 日本関西学院大学
本研究是对漢語声母的特徵進行分析和分類,結合後繼韻母和四声对声母進行修正和識別．本方法是: (1)对発音過程用過零率找出声母和韻母的交接点,(2)对韻母進行頻譜分析識別, (3)对声母長度分類,(4)計算声母段的短時間能量分布, (5)计算... 详细信息
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适合韵母特性的三段码本识别法
适合韵母特性的三段码本识别法
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第一届全国人机语音通讯学术会议
作者： 岳东剑 柴佩琪 同济大学计算机系 同济大学计算机系
为了实现汉语语音1290多个带调音节的识别,我们提出了一个基于声韵母分割基础上的孤立字汉语全音节识别系统．本文主要讨论了一种适合汉语韵母特性的三间距码本识别法,来对汉语的35个韵母进行识别,并将此结果提供给声母识别算法,以便其... 详细信息
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连续汉语语音自动分割的新方法
连续汉语语音自动分割的新方法
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第一届全国人机语音通讯学术会议
作者： 程启明 王松林 盐城工业专科学校 杭州大学
本文通过对汉语语音的特性分析,及各类音素的DFT谱特性,特别是清／浊音的DFT 谱差异的研究,概括出了可用于连续语音音节分割的两个相对最佳的动态特征;同时。提出了动态特征曲线极小值区域分布情况的一种定量描述方法——凹谷函数描述... 详细信息
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对语音识别系统中一些环节的计算方法的选择
对语音识别系统中一些环节的计算方法的选择
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第一届全国人机语音通讯学术会议
作者： 刘家松 刘承玺 李爱军 天津大学 天津大学 天津大学
在语音识别过程中,我们对几个主要算法环节:语音信号的端点检测、予加重处理、模式匹配、匹配路径、距离函数的不同方案进行实验、比较和选择,标准是在一定词汇量的条件下看其所占的内存空间、识别率、响应速度．权衡三者,力争使与话者... 详细信息
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语音识别中的DTW算法的改进
语音识别中的DTW算法的改进
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第一届全国人机语音通讯学术会议
作者： 郭肇德 程自强 邵世雷 南京通信工程学院 南京通信工程学院 南京通信工程学院
本文着重研究了语音识别中的一个重要算法;DTW算法,指出:DTW要求样本匹配时端点对齐的条件是降低系统识别率的因素。为了克服这个缺点,本文把滑动匹配的概念应用于DTW中,取消了检测测试样本端点的要求,使词间距离的计算结果更能准确地... 详细信息
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计算机语音识别的最新进展和展望
计算机语音识别的最新进展和展望
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第一届全国人机语音通讯学术会议
作者： 黄泰翼 高雨青 中国科学院自动化研究所 中国科学院自动化研究所
由于语音是最自然和方便的,因而也是最理想的人机通信手段,因此,语音识别的研究受到人们的重视。六十年代以来,一直是一个非常活跃的研究领域。但语音识别是一个相当复杂的问题。人们对它的认识也是随着研究的不断深入而提高的。今日所... 详细信息
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普通话音节的SIFS框架模型及合成实现
普通话音节的SIFS框架模型及合成实现
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第一届全国人机语音通讯学术会议
作者： 杨顺安 中国社会科学院语言研究所
基于对普通话音节的声学语音学分析,我们提出了一种普通话音节的SIFS框架模型。以此模型为基础,开发出SIFS型普通话语音合成系统,在该系统中,配备有合成参数数据库、字调模型、指数式动态模型、过渡模型、男女声转换规则、协同调音规则... 详细信息
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升降周期转移概率矩阵(TPMRF)语音识别方法的研究
升降周期转移概率矩阵(TPMRF)语音识别方法的研究
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第一届全国人机语音通讯学术会议
作者： 杜笑平 杨家沅 四川大学模式识别研究室 四川大学模式识别研究室
本文提出了一种全新的语音识别方法——升降周期的转移概率特性算法。通过对语音时间波形的分析和研究,我们选用语音波形的升降周期为特征,以其转移概率矩阵为模板,建立了新的识别算法。该方法数学公式简单,计算量小。在以此算法为核心... 详细信息
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话者无关无限词汇量连续语音识别系统
话者无关无限词汇量连续语音识别系统
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第一届全国人机语音通讯学术会议
作者： 郁百超 湖北省电力中心调度所
话者无关无限词汇量连续语音识别系统(HWL语音识别系统),利用“波形参数法”实现连续识别,利用动态语音音素样板实现话者无关,而无限词汇量的实现,则是利用了字词库的特殊结构及基查询方法。“波形参数法”从语音波形的几何特征出发,直... 详细信息
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非特定人汉语语音识别中的几个非时齐隐Markov模型
非特定人汉语语音识别中的几个非时齐隐Markov模型
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第一届全国人机语音通讯学术会议
作者： 谢春光 葛余博 杜神甫 娄军 清华大学应用数学系 清华大学应用数学系 清华大学应用数学系 清华大学应用数学系
语音信号本身是时变的与非时齐的,而经典HMM中,状态转移概率矩阵A却与对间无关．为解决这一矛盾,继续,我们尝试在A中直接加入时间信息,而考虑三种非时齐(工程中常称非平稳)隐马氏模型UHMM(Unstationaly Hidden Markov Model):一般的离... 详细信息
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