检索结果-内蒙古大学图书馆

第十三届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC2015)

作者：古力努尔·艾尔肯艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学信息科学与工程学院新疆大学软件学院

该文从提高语音合成自然度的实际需求出发,首次从实验语音学的角度从《维吾尔语语音声学参数库》中统计出了969个双音节词,对其元音的共振峰频率、共振峰值、音高、时长和音强等韵律参数进行了统计分析,归纳了其共振峰、音高、时长和音... 详细信息

该文从提高语音合成自然度的实际需求出发,首次从实验语音学的角度从《维吾尔语语音声学参数库》中统计出了969个双音节词,对其元音的共振峰频率、共振峰值、音高、时长和音强等韵律参数进行了统计分析,归纳了其共振峰、音高、时长和音强分布特点来考察元音和谐的基本声学特征,总结出了一些重要的规则和结论,为参数式或波形拼接式语音合成系统中调整合成前的元音和谐问题提供了重要的参考依据。

关键词：双音节词元音和谐声学分析语音合成维吾尔语

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维吾尔词语元音和谐的声学参数对比分析

维吾尔词语元音和谐的声学参数对比分析

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第十三届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC2015)

作者：古力努尔·艾尔肯艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学信息科学与工程学院新疆大学软件学院

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维吾尔语双音节词中元音和谐的声学特征

维吾尔语双音节词中元音和谐的声学特征

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第十一届中国语音学学术会议(PCC2014)

作者：古力努尔·艾尔肯艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学

文摘:该文从提高语音合成自然度的实际需求出发,首次从实验语音学的角度从《维吾尔语语音声学参数库》中统计出了969个双音节词,对其元音的共振峰频率、共振峰值、音高、时长和音强等韵律参数进行了统计分析,归纳了其共振峰、音高、时... 详细信息

文摘:该文从提高语音合成自然度的实际需求出发,首次从实验语音学的角度从《维吾尔语语音声学参数库》中统计出了969个双音节词,对其元音的共振峰频率、共振峰值、音高、时长和音强等韵律参数进行了统计分析,归纳了其共振峰、音高、时长和音强分布特点来考察元音和谐的基本声学特征,总结出了一些重要的规则和结论,为参数式或波形拼接式语音合成系统中调整合成前的元音和谐问题提供了重要的参考依据。

关键词：双音节词元音和谐声学分析语音合成维吾尔语

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基于深度学习的实体关系抽取方法研究

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计算机工程与科学 2023年第5期45卷 895-902页

作者：排日旦·阿布都热依木吐尔地·托合提艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830017 新疆信号检测与处理重点实验室新疆乌鲁木齐830017

常用的神经网络,如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),在关系抽取任务中都表现出了很不错的效果。然而,卷积神经网络擅长捕获局部特征,但不太适合处理序列特征;传统的循环神经网络虽然可以有效提取长距离词之间的特征,但容易出现梯... 详细信息

常用的神经网络,如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),在关系抽取任务中都表现出了很不错的效果。然而,卷积神经网络擅长捕获局部特征,但不太适合处理序列特征;传统的循环神经网络虽然可以有效提取长距离词之间的特征,但容易出现梯度消失或梯度爆炸问题。针对这些问题,提出了一种结合BiLSTM-CNN-Attention的混合神经网络模型。BiLSTM和CNN的结合使它们优劣互补,而Attention的引入能够突出实体间关系词在整个句子中的重要性。并且,在词嵌入层使用拼接词向量,克服了词向量单一表示的问题。实验结果表明,相比word2vec词向量,拼接词向量能够获取语义更丰富的词向量,使词向量的健壮性更强。与BiLSTM-CNN、CNN-Attention和BiLSTM-Attention模型相比,BiLSTM-CNN-Attention混合模型的准确率和F1值都有所提升。

关键词：关系抽取卷积神经网络循环神经网络注意力机制混合模型拼接词向量

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基于稳健词素序列和LSTM的维吾尔语短文本分类

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中文信息学报 2020年第1期34卷 63-70页

作者：沙尔旦尔·帕尔哈提米吉提·阿不里米提艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046

维吾尔语是一种派生类语言,其词是由词干和词缀连接而成的。其中,词干是有实际意义的词汇单元,词缀提供语法功能。该文提出了基于词干单元和长短期记忆(LSTM)网络的维吾尔语短文本分类技术。用基于词-词素平行训练语料的稳健词素切分和... 详细信息

维吾尔语是一种派生类语言,其词是由词干和词缀连接而成的。其中,词干是有实际意义的词汇单元,词缀提供语法功能。该文提出了基于词干单元和长短期记忆(LSTM)网络的维吾尔语短文本分类技术。用基于词-词素平行训练语料的稳健词素切分和词干提取方法,从互联网下载的文本中提取其词干,以此构建词干序列文本语料库,并通过Word2Vec算法映射到实数向量空间。然后用LSTM网络作为特征选择和文本分类算法进行维吾尔语短文本分类实验,并得到95.48%的分类准确率。从实验结果看,对于维吾尔语等派生类语言而言,特别是对于带噪声的文本,基于词干的分类方法有更多优异的性能。

关键词：维吾尔语文本分类 LSTM 形态学

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关于现代汉语唇形阻塞的可量化研究

关于现代汉语唇形阻塞的可量化研究

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第十三届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC2015)

作者：白驹古力努尔·艾尔肯艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学信号与信息处理重点实验室

现代汉语唇形阻塞的可量化研究,是将原本不具体、不精准的唇形阻塞表述用数字、数据予以明确的方法。基于创建人机语音技术新的理论体系和人机语音技术新的运行法则,本文以量化解析为统揽,以唇形阻塞为重点,全面构建了可人可机可合成的... 详细信息

现代汉语唇形阻塞的可量化研究,是将原本不具体、不精准的唇形阻塞表述用数字、数据予以明确的方法。基于创建人机语音技术新的理论体系和人机语音技术新的运行法则,本文以量化解析为统揽,以唇形阻塞为重点,全面构建了可人可机可合成的人机语音技术的数量化标准,获得了周全的现代汉语唇形阻塞量化数据。结果表明,运用可量化方法,既能够去除现代汉语唇形阻塞无据可依的模糊感,也能够弥合各地方言逾越千年的文化鸿沟,还能够为计算机语音处理提供一个不走弯路的理论和实践支持。

关键词：现代汉语人机语音可量化

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基于SoftLexicon和对抗训练的中文医疗命名实体识别

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山西大学学报(自然科学版) 2024年第2期47卷 260-268页

作者：潘世鹏吐尔地·托合提梁毅艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学计算机科学与技术学院新疆多语种信息技术重点实验室

现有的医疗实体识别模型当中，多数模型不能充分提取和利用文本序列当中词汇信息，且模型结构复杂，使得模型在面临医疗领域的文本时存在实体边界识别不准、鲁棒性较差等问题，并且多数基于字粒度的命名实体识别（Named Entity Recognit... 详细信息

现有的医疗实体识别模型当中，多数模型不能充分提取和利用文本序列当中词汇信息，且模型结构复杂，使得模型在面临医疗领域的文本时存在实体边界识别不准、鲁棒性较差等问题，并且多数基于字粒度的命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）方法对信息遗漏此类问题解决不够完善。针对此类问题，本文提出了一种基于字词融合和对抗训练的命名实体识别模型。模型使用预训练模型BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)获取文本序列的字向量；然后使用SoftLexicon引入词典信息并在字向量中添加对抗训练生成的扰动样本；最后使用BiLSTM-CRF(Bi-Long Short-Term Memory-Condition Random Field)进行特征提取并获取序列标注结果。所提出模型在数据集CCKS2019和CCKS2020上进行实验，F1值分别到达了85.07%和90.39%。实验结果表明，与基准模型相比，该模型的F1值提升了2.31%和2.88%，说明字词融合方法和对抗训练相结合能够有效识别医疗实体。

关键词：命名实体识别字词融合对抗训练 PGD

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Itkis-Reyzin前向安全签名方案的一种改进

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小型微型计算机系统 2009年第2期30卷 349-351页

作者：阿力木江.艾沙吐尔根.依布拉音库尔班.吾布力艾斯卡尔.艾木都拉新疆大学现代教育技术中心新疆乌鲁木齐830046 新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046

前向安全数字签名方案无法保证数字签名的后向安全性.本文对Itkis—Reyzin的前向安全数字签名方案进行了改进,将单向散列链嵌入到该方案的签名中,使该方案具有后向安全检测功能.改进后的方案不仅具有数字签名的前向安全性而且同样具有... 详细信息

前向安全数字签名方案无法保证数字签名的后向安全性.本文对Itkis—Reyzin的前向安全数字签名方案进行了改进,将单向散列链嵌入到该方案的签名中,使该方案具有后向安全检测功能.改进后的方案不仅具有数字签名的前向安全性而且同样具有后向安全性,攻击者即使在第i时段入侵系统,也无法伪造以前或以后时段的签名.

关键词：前向安全后向安全数字签名单向散列链

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基于深度信念网络的维吾尔语事件伴随关系识别

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中文信息学报 2018年第5期32卷 65-73页

作者：胡伟禹龙田生伟吐尔根.依布拉音冯冠军艾斯卡尔.艾木都拉新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830008 新疆大学网络中心新疆乌鲁木齐830046 新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学人文学院新疆乌鲁木齐830046

维吾尔语事件伴随关系是维吾尔语语言中常见且重要的关系之一。结合对维吾尔语语言特点的研究,该文提出一种基于深度信念网络的维吾尔语事件伴随关系识别方法,根据维吾尔语语言特性和事件伴随关系的特点,抽取12项基于事件结构信息的特征... 详细信息

维吾尔语事件伴随关系是维吾尔语语言中常见且重要的关系之一。结合对维吾尔语语言特点的研究,该文提出一种基于深度信念网络的维吾尔语事件伴随关系识别方法,根据维吾尔语语言特性和事件伴随关系的特点,抽取12项基于事件结构信息的特征;同时充分利用事件对所对应的两个触发词之间的语义信息,引入Word Embedding计算两个触发词之间的语义相似度。而后融合两类特征作为DBN模型的输入进行训练,最后将训练结果作为softmax分类器的输入实现维吾尔语事件伴随关系的识别。该方法用于维吾尔语事件伴随关系的识别准确率P为81.89%、召回率R为84.32%、F1值为82.48%。实验结果表明,与支持向量机方法相比,基于DBN模型的方法取得更好的识别效果。

关键词：伴随关系维吾尔语深度信念网络词向量 softmax分类器

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基于HTK的维吾尔语连续音素识别技术研究

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计算机工程与应用 2013年第22期49卷 150-154,172页

作者：米日古力.阿布都热素米吉提.阿不力米提艾克白尔.帕塔尔艾斯卡尔.艾木都拉新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046

以建立维吾尔语连续音素识别基础平台为目标,在HTK(基于隐马尔可夫模型的工具箱)的基础上,首次研究了其语言相关环节的几项关键技术;结合维吾尔语的语言特征,完成了用于语言模型建立和语音语料库建设的维吾尔语基础文本设计;根据具体技... 详细信息

以建立维吾尔语连续音素识别基础平台为目标,在HTK(基于隐马尔可夫模型的工具箱)的基础上,首次研究了其语言相关环节的几项关键技术;结合维吾尔语的语言特征,完成了用于语言模型建立和语音语料库建设的维吾尔语基础文本设计;根据具体技术指标,录制了较大规模语音语料库;确定音素作为基元,训练了维吾尔语声学模型;在基于字母的N-gram语言模型下,得出了从语音句子向字母序列句子的识别结果;统计了维吾尔语32个音素的识别率,给出了容易混淆的音素及其根源分析,为进一步提高识别率奠定了基础。

关键词：维吾尔语声学模型语言模型维吾尔语音素基于隐马尔可夫模型的工具箱(HTK)

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