江苏省高校自然科学研究项目(99KJB510002)
- 作品数：12 被引量：47H指数：4
- 相关作者：顾明亮夏玉果沈兆勇张长水杨亦鸣更多>>
- 相关机构：徐州师范大学语言科学与神经认知工程重点实验室清华大学更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目江苏省哲学社会科学“十五”规划基金国家社会科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于AdaBoost的汉语方言辨识被引量：3
- 2008年
- 为了在训练样本受限的情况下,提高汉语方言辨识的效果,提出了一种基于AdaBoost的汉语方言辨识新方法.该方法将GMM与语言模型组成的辨识系统看成一组弱分类器,然后对这组弱分类器所得的分类结果进行加权投票,最终决定汉语方言测试语音的所属类别.实验结果表明:增加GMM或弱分类器的个数,可以有效提高系统的辨识效果;测试语音越长,系统辨识效果越好;当训练样本有限的情况下,采用AdBoost方法比采用ANN方法具有更高的辨识率.
- 顾明亮夏玉果张长水杨亦鸣
- 关键词：ADABOOST算法高斯混合模型方言辨识
- 基于符号化和语言模型方法的汉语方言自动辨识被引量：4
- 2006年
- 在借鉴和改进了一种新的语种辨识方法———基于高斯混合模型(GMM)符号化和语言模型方法———的基础上,建立了一个汉语方言自动辨识系统.实验使用了一个多说话人、非特定文本、连续语音汉语方言语音库进行系统测试.在3种主要汉语方言的辨识中,15 s语料测试平均辨识率达到了90.7%.
- 沈兆勇顾明亮
- 关键词：语言模型
- 一种瞬态信号采集电路的设计
- 2006年
- 设计了一套对多路瞬态信号采集的硬件控制电路。信号采集主要由硬件电路控制信号的转换,信号转换速度不受MCU工作速度的限制,工作中信号采集的速度和采集的数据点数都可以通过MCU进行设置,本硬件控制电路主要基于CPLD实现。
- 魏明生顾明亮李红斌
- 关键词：传感器数据采集瞬态信号
- 基于高斯混合模型的汉语方言辨识系统被引量：11
- 2007年
- 建立了一个基于高斯混合模型的汉语方言辨识系统,并给出了模型参数的估计方法,讨论了特征参数和高斯混合数对系统辨识的影响,实验结果表明,系统对同一省内的三种不同方言的辨识率平均可以达到84.17%。
- 顾明亮马勇
- 关键词：高斯混合模型汉语方言辨识语音识别
- 用DAC0832芯片实现32位D/A的高分辨率被引量：8
- 2007年
- 提出一种以8位的D/A转换芯片获得32位的D/A分辨率的方法,并提出提高转换精度的措施。
- 宋复成顾明亮杨增汪
- 关键词：单片机DAC0832分辨率
- 基于语音配列的汉语方言自动辨识被引量：23
- 2006年
- 本文首先讨论了汉语方言辨识的依据及特征选取的基本原则,并由此导出了区间差分倒谱特征。然后利用GMM符号发生器和N元语言模型及ANN建立了一个方言辨识系统,该系统与传统的语种识别系统相比,具有以下特点:第一,系统不需要标注好的语音库,从而降低了汉语方言语音库建设的劳动强度和要求;第二,GMM符号化器计算量远远低于音素辨识器,从而提高了方言辨识速度,便于今后实时处理。第三,具有更高的辨识效果和更好的容错性。汉语普通话和三种方言辨识实验结果表明,系统平均辨识率可以达到83.8%。
- 顾明亮沈兆勇
- 关键词：计算机应用中文信息处理N元语言模型汉语方言辨识
- 基于支撑矢量机的汉语方言辨识被引量：6
- 2007年
- 统计学习理论证明,支撑矢量机是具有高分类能力和高推广性能的优秀分类器。但由于语音的动态时间属性,它很难直接应用到汉语方言辨识领域。论文利用高斯混合模型和语言模型提取等维的全局语言特征,成功解决了支撑矢量机难于直接处理动态时间模式的困难,有效地增强了系统的分类能力。实验结果表明,支撑矢量机方法可以比直接用语言模型进行分类决策提高近20%的正确辨识率,比人工神经网络方法也可提高4%的正确辨识率。
- 顾明亮夏玉果张长水
- 关键词：方言辨识
- 支持矢量机的汉语声调识别被引量：2
- 2007年
- 提出了一种支持矢量机的汉语声调识别新方法。论文首先在基频和对数能量的基础上,建立了一个适合于支持矢量机分类的等维声调特征。然后对支持矢量机的多分类策略和不同核函数对声调识别的影响进行了实验研究。与BP神经网络相比,支持矢量机具有更高的识别率和更强的推广能力。
- 顾明亮夏玉果杨亦鸣
- 关键词：基音检测支持矢量机声调识别
- 噪声环境下的汉语声调识别被引量：2
- 2007年
- 利用语音信号与噪声信号具有不同相关特性的特点,提出了一种新的加权自相关基频检测算法,该方法可以提高噪声环境下基音检测的准确性。在分类器设计方面,通过引入支持矢量机,进一步提高低信噪比下的汉语声调识别率。实验结果表明,新方法对提高噪声环境下的声调识别效果是十分有效的。
- 顾明亮夏玉果王劲松
- 关键词：基音检测支撑矢量机
- 一种新的汉语方言辨识特征
- 2007年
- 将声学特征与韵律特征相结合,提出一种新的混合区间特征,并将该特征和常见的美尔倒谱系数(MFCC)特征与线性预测倒谱系数(LPCC)特征进行对比,通过符号化语言辨识方法对北方方言、吴方言、粤方言和闽方言进行辨识,以验证混合区间特征的有效性。结果表明,混合区间特征比MFCC特征和LPCC特征具有更好的方言辨识效果,对4种汉语方言15s语音片段的方言辨识率可以达到92%。4种方言中,混合区间特征对闽方言和粤方言的识别率最高,分别达到了96%和95%。
- 顾明亮
- 关键词：汉语方言韵律特征声学特征
