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韩纪庆: 作品数：222 被引量：461H指数：11; 供职机构：哈尔滨工业大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信语言文字理学更多>>

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行车噪声环境下快速声学事件的检测方法: 行车噪声环境下快速声学事件的检测方法，属于无人车声学事件检测领域。为了解决现有无人车无法感知声音的问题。所述方法包括：在训练阶段，将各种目标声学事件的音频信号和行车噪声信号作为训练数据，利用音频信号为每个目标声学事件建立...; 郑铁然韩纪庆裴孝中; 文献传递

基于词片的语言模型及在汉语语音检索中的应用: 基与爵节Lanice的检索方法是目前汉语语音检索研究的主流方法之一。本文在汉语语音检索研究中,为充分利用汉语中占音节搭配的语言学知识,提出了一种新的汉语语言检索模型构造基元——“词片”(WordFragment),研究了...; 郑铁然韩纪庆李海洋; 关键词：语言模型; 文献传递

一种基于子空间表示学习的声学事件识别方法: 一种基于子空间表示学习的声学事件识别方法，涉及声音信号处理技术领域，为解决现有技术在AER任务中，语义特征提取时不能兼顾原始信号本质内容和时序结构的问题，包括：步骤1、信号预处理，步骤2、帧级特征提取，步骤3、子声学事件...; 韩纪庆史秋莹罗辉郑铁然郑贵滨; 文献传递

基于置信度的关键词检出系统裁剪方法: 基于置信度的关键词检出系统裁剪方法，涉及关键词检出系统中的局部路径裁剪方法。解决现有基于似然分的路径裁剪不能最大程度地缩减搜索空间，从而导致系统效率低，关键词确认阶段计算量大的问题。将语音特征提取得特征矢量序列，根据Vi...; 韩纪庆袁浩李海洋; 文献传递

一种RNN-T与BERT相结合的端到端语音识别模型被引量：2: 2021年; 端到端语音识别模型由于结构简单且容易训练,已成为目前最流行的语音识别模型。然而端到端语音识别模型通常需要大量的语音-文本对进行训练,才能取得较好的识别性能。而在实际应用中收集大量配对数据既费力又昂贵,因此其无法在实际应用中被广泛使用。本文提出一种将RNN-T(Recurrent Neural Network Transducer,RNN-T)模型与BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)模型进行结合的方法来解决上述问题,其通过用BERT模型替换RNN-T中的预测网络部分,并对整个网络进行微调,从而使RNN-T模型能有效利用BERT模型中的语言学知识,进而提高模型的识别性能。在中文普通话数据集AISHELL-1上的实验结果表明,采用所提出的方法训练后的模型与基线模型相比能获得更好的识别结果。; 郭家兴韩纪庆; 关键词：语音识别

基于分位数自适应裁剪的快速关键词检出方法: 基于分位数自适应裁剪的快速关键词检出方法，涉及连续语音中关键词的快速检出方法。解决关键词检出系统解码过程中自适应裁剪方法不能最大程度裁剪局部路径，导致系统效率低下的问题。将检测语音特征提取得特征矢量序列，根据Viterb...; 韩纪庆袁浩李海洋; 文献传递

基于Lattice的识别结果融合方法: 本文提出了一种基于lattice的对多个识别系统输出结果进行融合的方法.通过对来自不同识别系统的lattice进行分段对齐,然后对每个对齐位置的识别结果重新打分,并选择得分最高的词.在中文大词表连续语音上的识别实验显示,...; 王欢良韩纪庆周嘉亮郑铁然; 关键词：语音识别声学语音学; 文献传递

一种基于卷积神经网络与注意力机制的轻量级嵌入式设备语音增强方法: 本发明公开了一种基于卷积神经网络与注意力机制的轻量级嵌入式设备语音增强方法，包括：收集听力对象的听感良好样本作为纯净语音样本，提取纯净语音样本的幅度特征与带噪语音样本的幅度特征进行模型训练。具体包括，在解码过程中，对输入...; 张晓灿韩纪庆王栋王荔陈骁汤跃忠

基于语音识别的发音学习技术被引量：15: 2004年; 在语言发音学习中,有效的反馈对学习者有很大的帮助。计算机辅助发音学习系统可以给学习者有效的发音指导。就目前基于语音识别的发音学习技术进行介绍,给出系统原理框图,对一些关键技术和问题进行探讨,并对其发展进行展望。; 韩纪庆王欢良李海峰郑铁然; 关键词：语音识别