检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：塔什甫拉提.尼扎木丁（NIZAMIDIN Tashpolat）东南大学

学位级别：博士

机器翻译,自动语音识别等领域已经被研究了半个多世纪。这些系统要实现功能是在人与机器,甚至在机器与机器之间能够像人与人一样自然地进行互动。传统的语音识别系统只对说话人的讲话内容进行语音到文字的转换,而不考虑说话人的状态、... 详细信息

机器翻译,自动语音识别等领域已经被研究了半个多世纪。这些系统要实现功能是在人与机器,甚至在机器与机器之间能够像人与人一样自然地进行互动。传统的语音识别系统只对说话人的讲话内容进行语音到文字的转换,而不考虑说话人的状态、情绪等特征。语音情感识别正是研究说话人的情感状态。但是相比于语音识别等传统任务,语音情感识别任务缺少大规模的情感语音数据库,而且很多种语言没有情感语音数据库。因此,通过传统深度学习的方法进行语音情感识别效果不佳。针对上述问题,本文从数据库建立、特征空间变换及模型建立方面进行研究,主要做了以下工作:1.针对国内少数民族语言语音情感数据库空白的问题,本课题设计了相关实验场景并建立了维吾尔语语音情感数据库。母语为维吾尔语的20名表演者(10名女性和10名男性)模拟6种情绪,总共收集了1200个语音情感样本。表演人员在录制过程中被情感场景句子诱发对应的情感,从而逼近真实的情感语音。基于上述维吾尔语语音情感数据库分析了各情感语音的声学特征,以及观察声学特征对语音情感识别的区分能力。2.情感特征空间的学习是语音情感领域最重要的一个研究方向,为了在语音情感识别中获得高效、紧凑的低维特征,本文提出了一种新的基于不确定线性判别分析的特征约简方法。用与传统LDA相同的原则,在最大判别方向的估计中引入带噪声或失真输入数据的不确定性。在维吾尔语语音情感识别任务上验证了不确定性判别分析的有效性。获得了比其他常用降维技术更好的结果。实验结果表明,采用适当的不确定性估计算法时,在维吾尔语音情感识别任务上,不确定性线性判别分析(ULDA)算法优于传统LDA降维算法。另外,本文又提出了一种原子表示模型的分类方法实现维吾尔语语音情感识别。基于表示模型的分类算法,如稀疏表示方法,近年来在模式识别领域引起人们的极大兴趣,而且获得了较好的效果。有效的表示情感特征对语音情感识别效果影响较大。从维吾尔语语音中提取情感特征,用原子表示模型对这些提取的情感特征空间进行建模,在构建好的情感空间模型中选出最逼近的情感类别,从而达到情感识别的目的。本文所提出的方法实验结果表明,该方法优于传统方法,在维吾尔语情感语音库上的识别率达到64.17%。3.目前的深度学习方法在使用大量的训练数据时可以取得很好的效果,但是语音情感语料库训练实例的不足使得常用的深度学习方法很难达到令人满意的结果。因此,本文提出了一种孪生神经网络框架,该网络通过成对训练,可以在有限的数据下训练并取得较好的效果,缓解样本不足带来的影响,并提供足够的迭代次数。在孪生网络的框架中,我们设计了两个基于注意力机制的长短期记忆网络,对称的两个网络互相分享权重,并且我们给这些网络按循序地输入帧级特征,而不是整个语音静态的统计特征,以保留原始语音中的时序信息。结果表明,与传统的深度学习方法相比,该方法在语音情感识别结果上有了显著的提高。另外,为了有效解决退化问题,本文提出了一种基于注意力的密集LSTM语音情感识别方法。在LSTM网络中引入基于注意力的密集连接,构造了能够处理语音等时间序列的LSTM网络。即在每层的跳转连接中加入权重系数,以区分层间情感信息的差异,避免底层冗余信息对上层有效信息的干扰。实验结果表明,该方法在e NTERFACE和IEMOCAP语料库上的识别性能分别提高了12%和7%。4.针对现有情感计算算法中存在情感跟踪延迟及忽视情感状态连续性的问题,本文提出了一种结合数据场情感空间和混合蛙跳算法的连续语音情感变化趋势检测技术。首先构建数据场情感空间,利用情感特征量模拟数据场粒子,用势能函数描述粒子之间的相互作用,然后运用混合蛙跳算法技术,用青蛙个体来模拟情感状态变化过程中的情感特征量,得到情感变化的趋势。通过对变化趋势的分析,可以达到情感预测的目的。经实验证明,该算法性能比现有算法有较大的改进。

关键词：语音情感识别维吾尔语孪生网络长短期记忆网络不确定性判别分析原子表示模型数据场混合蛙跳算法

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维吾尔语文本信息中人名实体识别研究

维吾尔语文本信息中人名实体识别研究

引用

作者：塔什甫拉提.尼扎木丁新疆大学

学位级别：硕士

命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是指识别文本中的人名、地名、组织机构名等命名实体。命名实体识别作为自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域的一个基础任务,被广泛且成功地应用于信息抽取、信息检索、信息... 详细信息

命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是指识别文本中的人名、地名、组织机构名等命名实体。命名实体识别作为自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域的一个基础任务,被广泛且成功地应用于信息抽取、信息检索、信息推荐和机器翻译等任务中。由于人名作为事件的主体,因此人名识别是命名实体识别任务的重要一项子任务。本论文完成的工作如下:研究并实现了基于统计与规则相结合的维吾尔语人名识别。我们从维吾尔语黏着性特点出发,从词干、音节、字符串三个角度对维吾尔语单词进行拆分,获得更小的语言单元,并把切分的新单元作为特征加入到条件随机场中,明显缓解了数据稀疏的影响,取得了比以单词为基本单元的人名识别方法更好的性能。同时还从维吾尔语中汉族人名的特点出发,提出了基于规则的维吾尔语中汉族人名的识别方法,最终利用统计和规则相结合的方法进一步提高了识别的准确率。实验结果表明,该方法人名识别的准确率、召回率和F1值分别达到了87.47%、89.12%和88.29%.我们利用各种统计模型做了对比实验尝试了三大命名实体,即人名、地名和机构名的基于统计的识别方法。通过对比实验也证实了条件随机场模型对于维吾尔语命名实体识别来说是性能最好的统计模型。同时,我们也利用地名库、地名特征词库和机构名特征词库等外部词典提高了识别效果。本文的研究结果还可以用于其他的维吾尔语命名实体的识别以及相关的文本分类任务。

关键词：维吾尔语人名识别条件随机场音节库

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结合数据场情感空间和混合蛙跳算法的连续语音情感变化趋势检测

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声学学报 2019年第1期44卷 12-19页

作者：张明阳查诚塔什甫拉提.尼扎木丁徐新洲赵力东南大学水声信号处理教育部重点实验室南京210096

针对现有的情感计算算法中存在着情感跟踪延迟的问题,且没有考虑到情感状态的连续性的情况,提出了一种结合数据场情感空间和混合蛙跳算法的连续语音情感变化趋势检测技术。首先构建数据场情感空间,利用情感特征量模拟数据场粒子,用势能... 详细信息

针对现有的情感计算算法中存在着情感跟踪延迟的问题,且没有考虑到情感状态的连续性的情况,提出了一种结合数据场情感空间和混合蛙跳算法的连续语音情感变化趋势检测技术。首先构建数据场情感空间,利用情感特征量模拟数据场粒子,用势能函数描述粒子之间的相互作用。然后运用混合蛙跳算法技术,用青蛙个体来模拟情感状态变化过程中的情感特征量,得到情感变化的趋势。通过对变化趋势的分析,可以达到情感预测的目的。经实验证明,该算法性能比现有算法有较大改进。

关键词：混合蛙跳算法情感空间连续语音数据场检测计算算法情感状态相互作用

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统计与规则相结合的维吾尔语人名识别方法

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自动化学报 2017年第4期43卷 653-664页

作者：塔什甫拉提.尼扎木丁汪昆艾斯卡尔.艾木都拉帕力旦.吐尔逊新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 新疆大学软件学院乌鲁木齐830046

命名实体识别(Named entity recognition,NER)是自然语言处理(Natural language processing,NLP)中重要的任务,其中人名实体是主要的识别对象之一.本文从维吾尔语黏着性特点出发,从词干、音节、字符串三个角度对维吾尔语单词进行拆分,... 详细信息

命名实体识别(Named entity recognition,NER)是自然语言处理(Natural language processing,NLP)中重要的任务,其中人名实体是主要的识别对象之一.本文从维吾尔语黏着性特点出发,从词干、音节、字符串三个角度对维吾尔语单词进行拆分,获得更小的语言单元,并把切分的新单元作为特征加入到条件随机场(Conditional random field,CRF)中,明显缓解了数据稀疏的影响,取得了比以单词为基本单元的人名识别方法更好的性能.同时还从维吾尔语中汉族人名的特点出发,提出了基于规则的维吾尔语中汉族人名的识别方法,最终利用统计和规则相结合的方法进一步提高了识别的准确率.实验结果表明,该方法人名识别的准确率、召回率和F1值分别达到了87.47%、89.12%和88.29%.

关键词：维吾尔语人名识别条件随机场音节库

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采用原子表示模型的维吾尔语语音情感识别

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信号处理 2020年第1期36卷 9-17页

作者：塔什甫拉提.尼扎木丁梁瑞宇谢跃赵力东南大学水声信号处理教育部重点实验室江苏南京210096 南京工程学院通信工程学院江苏南京211167

针对现有的基于表示学习的语音情感计算算法中存在着限制条件单一的问题,且没有证明它们的有效性,提出了一种采用原子表示模型的语音情感识别算法。通过引入一个新的条件,称为原子分类条件。在这种条件下,对正确识别新的测试情感样本有... 详细信息

针对现有的基于表示学习的语音情感计算算法中存在着限制条件单一的问题,且没有证明它们的有效性,提出了一种采用原子表示模型的语音情感识别算法。通过引入一个新的条件,称为原子分类条件。在这种条件下,对正确识别新的测试情感样本有较好的效果。现有的基于表示的分类算法以单一的稀疏表示方法为主,而提出的算法可以结合稀疏表示模型和其他的表示模型。该算法能够放宽适用条件的范围,使得原子表示模型适应更多分类任务。采集并建立了维吾尔语语音情感数据库。在该情感数据库上,分析维吾尔语情感语音的基本声学特征。通过对情感特征空间进行原子表示的映射变换,可以有效表示情感特征空间。经实验结果证明所提出的方法优于传统的方法,在维吾尔语情感语音数据库上达到了64. 17%识别率。

关键词：语音情感识别维吾尔语原子表示模型情感声学特征

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一种基于深度递归型条件受限玻尔兹曼机的测谎方法

一种基于深度递归型条件受限玻尔兹曼机的测谎方法

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作者：赵力查诚魏昕徐新洲黄程韦塔什甫拉提.尼扎木丁余华邹采荣 210096 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

本发明公开了一种基于深度递归型条件受限玻尔兹曼机的测谎方法，首先在连续语音段落中，利用条件受限玻尔兹曼机对时间序列具有良好的建模特性和简易的推理过程，对训练样本进行建模，得到说话人是否说谎的高阶统计信息；接着用该高阶... 详细信息

标准号: CN108175426B

本发明公开了一种基于深度递归型条件受限玻尔兹曼机的测谎方法，首先在连续语音段落中，利用条件受限玻尔兹曼机对时间序列具有良好的建模特性和简易的推理过程，对训练样本进行建模，得到说话人是否说谎的高阶统计信息；接着用该高阶统计信息和训练样本的标签对递归神经网络进行有监督的参数训练。在获得条件受限玻尔兹曼机和递归神经网络的初始化参数后，将这两个基本网络单元由下至上搭建而成；并在验证数据集上，基于最小二乘回归微调递归神经网络的参数；利用建立的网络，对说话人的语音信号特征进行测试。本发明能够自动得到测谎的结果，且具有相对较高的识别率，该方法对评测者的专业知识和技能要求不高，有较高的测试效率。

关键词：递归神经网络高阶统计条件受限训练样本测谎建模受限玻尔兹曼机基本网络单元语音信号特征最小二乘回归初始化参数评测参数训练测试效率技能要求利用条件连续语音时间序列推理过程验证数据专业知识识别率递归微调标签简易测试网络监督

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一种基于深度递归型条件受限玻尔兹曼机的测谎方法

一种基于深度递归型条件受限玻尔兹曼机的测谎方法

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作者：赵力查诚魏昕徐新洲黄程韦塔什甫拉提.尼扎木丁余华邹采荣 210096 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

标准号: CN108175426A

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基于不确定性线性判别分析的维吾尔语语音情感识别（英文）

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Journal of Southeast University(English Edition) 2017年第4期33卷 437-443页

作者：塔什甫拉提.尼扎木丁赵力张明阳徐新洲艾斯卡尔·艾木都拉东南大学水声信号处理教育部重点实验室新疆大学信息科学与工程学院

为了在语音情感识别中获得高效、紧凑的低维特征,提出了一种新的基于不确定线性判别分析的特征约简方法.用与传统LDA相同的原则,在最大判别方向的估计中引入带噪声或失真输入数据的不确定性.在维吾尔语语音情感识别任务上验证了不确定... 详细信息

为了在语音情感识别中获得高效、紧凑的低维特征,提出了一种新的基于不确定线性判别分析的特征约简方法.用与传统LDA相同的原则,在最大判别方向的估计中引入带噪声或失真输入数据的不确定性.在维吾尔语语音情感识别任务上验证了不确定性判别分析的有效性.在该情感数据上,分析了维吾尔语的语音情感特征,着重对维吾尔语语音的基音频率和共振峰频率进行了详细分析.利用不确定性线性判别分析对特征维数进行了降维研究,获得了比其他的常用降维技术更好的结果.通过不确定性线性判别分析获得的低维数据供给支持向量机,实现了维吾尔语的语音情感识别.实验结果表明,采用适当的不确定性估计算法时,在维吾尔语音情感识别任务上,不确定性线性判别分析(ULDA)算法优于传统LDA降维算法.

关键词：维吾尔语语音情感数据库基音频率共振峰不确定性线性判别分析

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一种基于局部惩罚随机谱回归的语音信号情感识别方法

一种基于局部惩罚随机谱回归的语音信号情感识别方法

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作者：赵力徐新洲郑文明邓军黄程韦魏昕李燕吴尘塔什甫拉提.尼扎木丁赵突余华邹采荣 210088 江苏省南京市浦口区泰山新村东大路6号

本发明公开了一种基于局部惩罚随机谱回归的语音信号情感识别方法，对带有情感信息的语段信号样本进行副语言特征提取、数据映射、局部惩罚嵌入图设计和图分解、回归、分类器分类判决。其中在数据映射阶段，使用了随机生成点进行非线性... 详细信息

标准号: CN107886942B

本发明公开了一种基于局部惩罚随机谱回归的语音信号情感识别方法，对带有情感信息的语段信号样本进行副语言特征提取、数据映射、局部惩罚嵌入图设计和图分解、回归、分类器分类判决。其中在数据映射阶段，使用了随机生成点进行非线性特征映射；在局部惩罚嵌入图设计和图分解阶段，使用了局部惩罚嵌入图，以加大对类间边缘样本对之间的惩罚权重，生成训练样本的虚拟坐标。与现有方法相比，本发明的方法在语音信号情感识别方面，能够有效地提升系统的识别性能。

关键词：惩罚嵌入情感识别数据映射语音信号图分解非线性特征情感信息识别性能随机生成提升系统信号样本虚拟坐标训练样本语言特征分类器有效地回归映射权重语段样本分类判决

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一种基于局部惩罚随机谱回归的语音信号情感识别方法

一种基于局部惩罚随机谱回归的语音信号情感识别方法

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作者：赵力徐新洲郑文明邓军黄程韦魏昕李燕吴尘塔什甫拉提.尼扎木丁赵突余华邹采荣 210088 江苏省南京市浦口区泰山新村东大路6号

标准号: CN107886942A

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