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全国第六届计算语言学联合学术会议

作者：高山张艳徐波宗成庆韩兆兵中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

汉语的分词及词性标注是汉语语言处理的基础.虽然,该领域在过去十年已经有了很大进展,但高精度的面向大规模真实文本的分词及标注仍然存在许多困难.本文提出一种基于三元统计模型的汉语分词标注的方法,旨在并行考虑词性及词汇的三元概... 详细信息

汉语的分词及词性标注是汉语语言处理的基础.虽然,该领域在过去十年已经有了很大进展,但高精度的面向大规模真实文本的分词及标注仍然存在许多困难.本文提出一种基于三元统计模型的汉语分词标注的方法,旨在并行考虑词性及词汇的三元概率模型,兼顾词及词性之间的搭配,实现分词和78类二级词性标注的整体最优,实验结果显示该方法获得很高的正确率.

关键词：分词词性标注三元统计模型

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语音识别段分布模型建模方法特性分析

语音识别段分布模型建模方法特性分析

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第六届全国人机语音通讯学术会议

作者：张翼燕刘文举徐波中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

混合密度多项式段模型(Mixture Density PolynomialSegment Models)MDPSM在语音段内利用时变轨迹的概念,准确地描述了特征矢量的动态特性.它的模型参数包括均值轨迹矩阵、残差矩阵和混合权重.本文通过孤立汉语数字的识别任务,对模型参... 详细信息

混合密度多项式段模型(Mixture Density PolynomialSegment Models)MDPSM在语音段内利用时变轨迹的概念,准确地描述了特征矢量的动态特性.它的模型参数包括均值轨迹矩阵、残差矩阵和混合权重.本文通过孤立汉语数字的识别任务,对模型参数的物理意义、建模单元的选择、轨迹形状进行了详细分析.实验结果表明,该方法与HMM相比,由于不需要采用差分特征,所以在识别时间和模型所占空间等方面占有一定的优势.

关键词：特征矢量正确率多项式 HMM 分布模型混合密度建模方法特性分析

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基于DSP的语音采集系统及外部通讯接口研究

基于DSP的语音采集系统及外部通讯接口研究

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第六届全国人机语音通讯学术会议

作者：于胜民丁国宏李成荣中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

本文介绍了一个基于TMS320C54x系列数字信号处理器的语音采集系统,并探讨了此系列数字信号处理器的几种与外部模块进行通讯的方法.实验证明使用EXAR公司的UART芯片ST16C550编程方便而且系统运行稳定可靠,实用性较好.

关键词：采集系统数字信号处理器 DSP 声学模型波特率发生器

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噪声环境下的端点检测算法研究

噪声环境下的端点检测算法研究

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第六届全国人机语音通讯学术会议

作者：贾川张健陈振标徐波中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

本文将现有的各种端点检测算法分为门限比较法和模型匹配法,并列举分析了各种端点检测算法及其所使用的特征.本文采用计算量相对较小的门限比较法,研究改进了能量滤波方法、子带能量方法和基于熵的方法,并进行了实验分析和比较,指出了... 详细信息

本文将现有的各种端点检测算法分为门限比较法和模型匹配法,并列举分析了各种端点检测算法及其所使用的特征.本文采用计算量相对较小的门限比较法,研究改进了能量滤波方法、子带能量方法和基于熵的方法,并进行了实验分析和比较,指出了它们的优缺点和进一步研究的方向.

关键词：端点检测正确率信噪比噪声环境噪声背景算法研究

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非特定人孤立词语音识别系统在定点DSP上的实现

非特定人孤立词语音识别系统在定点DSP上的实现

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第六届全国人机语音通讯学术会议

作者：丁国宏李成荣徐波中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

本文介绍了基于数字信号处理器TMS320C54X实现的非特定人孤立词语音识别系统.该系统能够识别10-30个非特定人语音命令,是一个小词汇量的嵌入式语音识别系统、可应用到适合小词汇量语音控制的各个方面.实验表明,该系统的识别率达97.1%,... 详细信息

本文介绍了基于数字信号处理器TMS320C54X实现的非特定人孤立词语音识别系统.该系统能够识别10-30个非特定人语音命令,是一个小词汇量的嵌入式语音识别系统、可应用到适合小词汇量语音控制的各个方面.实验表明,该系统的识别率达97.1%,能满足语音控制的要求.

关键词：孤立词语音识别嵌入式语音识别系统非特定人声学模型 DSP

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基于方向场特征的指纹图像奇异点检测

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自动化学报 2001年第2期27卷 272-275页

作者：杨海军梁德群田原西安交通大学图像处理与识别研究所西安710049 大连海事大学信息工程学院大连116026 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100080

1 引言指纹是指端表面的纹路结构，由于具有不变性、唯一性以及易于采集的特性，指纹识别已经成为生物鉴定学的一个重要方面.指纹识别通常包括以下几个阶段：分割、图像增强、分类、细节提取以及匹配［1］. 在所有的处理过程中，一个有... 详细信息

1 引言指纹是指端表面的纹路结构，由于具有不变性、唯一性以及易于采集的特性，指纹识别已经成为生物鉴定学的一个重要方面.指纹识别通常包括以下几个阶段：分割、图像增强、分类、细节提取以及匹配［1］. 在所有的处理过程中，一个有效的分类算法是至关重要的.奇异点数目的多少以及奇异点之间的相对位置关系，是指纹分类的重要依据之一.指纹的奇异点检测已经有很多种方法［2～4］，这些方法要么不具有平移、旋转不变性，要么方法的精度和可靠性比较差.本文提出一种新的奇异点检测方法，利用指纹的方向场在奇异点附近的变化比较剧烈，而在其他地方的变化比较平缓的特点来检测奇异点.这种方法具有平移和旋转不变性.对不同质量的指纹图像进行的实验结果表明该方法是有效的、可靠的.

关键词：指纹图像奇异点 Poincare指数方向场特征检测

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基于多尺度屋顶边缘检测的指纹图象分割方法

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中国图象图形学报（A辑） 2001年第1期6卷 51-55页

作者：杨海军梁德群田原西安交通大学图象处理与识别研究所西安710049 大连海事大学信息工程学院大连11602 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100080

针对指纹图象的细节识别问题 ,提出了一种新的分割指纹图象中脊和谷的方法 .该方法是将上述脊和谷看成是屋顶边缘 ,脊和谷的两个边界看成是阶跃边缘 ,并利用基于 B样条小波的多尺度屋顶边缘检测方法来实现脊和谷的分割 ;同时详细讨论了... 详细信息

针对指纹图象的细节识别问题 ,提出了一种新的分割指纹图象中脊和谷的方法 .该方法是将上述脊和谷看成是屋顶边缘 ,脊和谷的两个边界看成是阶跃边缘 ,并利用基于 B样条小波的多尺度屋顶边缘检测方法来实现脊和谷的分割 ;同时详细讨论了精确确定屋顶状目标所需的尺度范围 ,并给出了检测目标的具体方法 .实验证明 ,该方法用于不同质量的指纹图象的检测都取得了令人满意的效果 .需要指出的是 ,该方法也同样适用于其它类似屋顶状目标的检测 .

关键词：指纹图象脊和谷多尺度屋顶边缘检测有效尺度范围图象分割图象识别

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随机多项式曲线汉语声调模型及其在声调识别中的应用

随机多项式曲线汉语声调模型及其在声调识别中的应用

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第五届全国现代语音学学术会议

作者：曹阳黄泰翼中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

本文针对汉语连续语音中声调模式的特点,提出一种随机多项式曲线声调模型.在模型中,我们将基频曲线看成是随机曲线,其均值曲线是以归一化时间为参数的多项式曲线,方差随时间变化.为了进一步增强模型的描述能力以适应连续语音中声调模式... 详细信息

本文针对汉语连续语音中声调模式的特点,提出一种随机多项式曲线声调模型.在模型中,我们将基频曲线看成是随机曲线,其均值曲线是以归一化时间为参数的多项式曲线,方差随时间变化.为了进一步增强模型的描述能力以适应连续语音中声调模式分布的多变性,我们将单随机曲线声调模型扩展为多混合随机多项式曲线声调模型,并建立了相应的模型训练算法.声调识别实验的结果表明:和传统的HMM声调模型相比,单随机曲线模型的误识率下降了13%,多曲线模型的误识率则进一步下降了41.4%,同时在识别速度上也大大优于HMM模型.

关键词： HMM模型随机多项式曲线声调模型声调识别声调模型

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基于检测熵变化趋势的音频特征跳变点检测

基于检测熵变化趋势的音频特征跳变点检测

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第六届全国人机语音通讯学术会议

作者：贾磊徐波中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室

广播电视新闻的分割是指根据不同种类的语音的声学特征的不同,把一段连续的音频新闻按照说话人身份的不同、北景噪音的下同、说话通道的不同和背景音乐的不同等,划分成各个独立的音频数据段,然后抛弃掉与语音信息无关的音乐和噪音部分,... 详细信息

广播电视新闻的分割是指根据不同种类的语音的声学特征的不同,把一段连续的音频新闻按照说话人身份的不同、北景噪音的下同、说话通道的不同和背景音乐的不同等,划分成各个独立的音频数据段,然后抛弃掉与语音信息无关的音乐和噪音部分,最后把同一个人或是同一类人的音频数据划分为一类,为广播语音的识别以及以后的音频数据检索做准备.本文的广播电视新闻的分割系统分为三部分:分割、分类和聚类.分割部分是采用本文提出的基于检测熵变化趋势的分割算法来检测连续语音音频信号的声学特征跳变点,从而实现不同性质的音频信号的分割.这种检测方法不同于传统的需要门限的跳变点检测方法,它是以检测一定窗长的信号内部的每一个可能的分割点所分割的两段信号的信号熵的变化趋势来检测音频信号声学特征跳变点的,可以避免由于门限的选择不当所带来的分割错误.分类部分是采用传统的基于高斯混合模型(GMM)的高斯分类器进行分类,实现语音信号和背景音乐的正确区分以及男女性别标注:聚类部分采用基于矢量量化(VQ)时说话人聚类算法进行说话人聚类.把系统应用于三段30分钟的新闻,基于检测熵变化趋势的分割算法以很高的精度实现了音频信号的跳变点检测,检测到的信号声学特征跳变点占总跳变点数目的98%,为以后的分割和分类打下了良好的基础;在分割部分的正确分割的基础上,分类部分成功的实现了所有背景音乐和背景噪音的去除,男女性别的标注的准确率达到96%,聚类部分成功的实现了说话人的正确分类,聚类的正确率达到87%.

关键词：变点检测背景噪音声学特征分割点音频信号音频分割音频特征

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基于语义信息身份认证系统中反模型的研究

基于语义信息身份认证系统中反模型的研究

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第六届全国人机语音通讯学术会议

作者：刘洋徐波中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

传统基于语音的身份认证技术主要采用声纹特征匹配的方法:近年来,基于语义信息的身份认证技术(VIV)做为一种新的认证方法逐渐得到研究人员的重视.本文着重讨论了在汉语普通话条件下基于语义信息身份认证的实现,并提出多套反模型训练方法... 详细信息

传统基于语音的身份认证技术主要采用声纹特征匹配的方法:近年来,基于语义信息的身份认证技术(VIV)做为一种新的认证方法逐渐得到研究人员的重视.本文着重讨论了在汉语普通话条件下基于语义信息身份认证的实现,并提出多套反模型训练方法:通过实验比较了这些方法对认证效果的影响,最终得出较优的训练方案.在实验中得到的最优结果为用一个问题测试的等错误率是4.0%,两个问题测试的等错误率是2.2%,在三个问题测试时等错误率下降为0.

关键词：基于语义 VIV 模型训练私人信息三个问题音素串等错误率

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