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应用声学 1995年第2期14卷 47-45页

作者：齐士钤中科院声学所

第三届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC－94）于1994年10月24日至27日在重庆西南师范大学学术交流中心举行．这次会议是由中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会、中国电子学会信号处理学会语音图象通讯专业委员会、中国声学学... 详细信息

第三届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC－94）于1994年10月24日至27日在重庆西南师范大学学术交流中心举行．这次会议是由中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会、中国电子学会信号处理学会语音图象通讯专业委员会、中国声学学会语言、听觉和音乐声学分会、中国中文信息学会基础理论专业委员会、中国通信学会通信理论专业委员会和国家高技术智能计算机系统专家组等六单位联合主办，由四川大学计算中心承办．会议主席由平国声学学会语言、听觉和音乐声学分会主任委员张家股教授担任、副主席有方像棠教授等七人、程序委员会由王仁华教授等二十二人组成．智能计算机系统专家组办公室负责人钱跃良等同志、西南师范大学校长邱

关键词：语音通讯语音识别言语工程技术会议人机重庆

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第三届全国人机语音通讯学术会议

作者：杨家沅

＜正＞本书是第三届全国人机语音通讯学术会议的论文集。全国人机语音通讯学术会议是由中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会、中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会、中国电子学会信号处理学会语音图象通信专业委员会、...

＜正＞本书是第三届全国人机语音通讯学术会议的论文集。全国人机语音通讯学术会议是由中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会、中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会、中国电子学会信号处理学会语音图象通信专业委员会、中国声学学会语言

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层级结构影响语篇记忆表征的眼动研究

层级结构影响语篇记忆表征的眼动研究

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第十三届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC2015)

作者：吴莹莹杨晓虹杨玉芳中国科学院心理研究所行为科学重点实验室

本次研究采用语篇—变化范式,探索层级结构对语篇记忆表征的影响。实验构建了三种由三句话构成的小语篇,操纵了关键词所在句子(第三个句子)的层级。在高层级和低层级条件下,语篇的三个句子呈层级性排列,语篇的第三个句子处于高层级或低...

本次研究采用语篇—变化范式,探索层级结构对语篇记忆表征的影响。实验构建了三种由三句话构成的小语篇,操纵了关键词所在句子(第三个句子)的层级。在高层级和低层级条件下,语篇的三个句子呈层级性排列,语篇的第三个句子处于高层级或低层级;在同层级条件下,语篇的三个句子呈线性排列,三个句子处于同一个层级。结果显示,在早期加工阶段,处于高层级或同层级的关键词发生变化都会增加被试的阅读时间;在晚期加工阶段,只有当关键词处于高层级,它的变化才会引起阅读时间的增加。这表明处于更高层级的信息得到了更好的记忆表征,层级结构是影响语篇记忆表征的一个重要因素。

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用于无声语音接口的超声图像的混合特征提取

用于无声语音接口的超声图像的混合特征提取

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第十三届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC2015)

作者：路文焕曲悦欣杨亚龙王建荣党建武天津大学软件学院天津大学计算机科学与技术学院

在基于超声的无声语音接口实现中,通常使用主成分分析或离散余弦变换提取舌部超声图像的特征。为了保留图像的关键信息,本文提出了三种混合特征提取方法:第一种方法称为Wavelet PCA,使用主成分分析从小波系数中提取特征;第二种和第三种... 详细信息

在基于超声的无声语音接口实现中,通常使用主成分分析或离散余弦变换提取舌部超声图像的特征。为了保留图像的关键信息,本文提出了三种混合特征提取方法:第一种方法称为Wavelet PCA,使用主成分分析从小波系数中提取特征;第二种和第三种方法分别称为block DCT-PCA和block WHT-PCA,首先根据能量选取适量的离散余弦变换或沃尔什-哈达玛变换系数,然后使用主成分分析提取选定系数的特征。实验结果表明,本文提出的混合特征提取方法优于主成分分析或离散余弦变换,其中block DCT-PCA方法具有最好结果。

关键词：无声语音接口超声舌部主成分分析离散余弦变换沃尔什-哈达玛变换

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基于关键线索的日本学生汉语鼻音偏误检测

基于关键线索的日本学生汉语鼻音偏误检测

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第十三届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC2015)

作者：屈乐园解焱陆张劲松北京语言大学信息科学学院

理想的计算机辅助发音训练系统不仅能够准确检测学习者的发音错误,还应给出有效的纠错建议。本文针对日本学生学习汉语中出现的前后鼻音混淆偏误,以第二和第三共振峰(F2和F3)为关键线索,建立SVM分类模型,实现了前后鼻音偏误的自动检测,... 详细信息

理想的计算机辅助发音训练系统不仅能够准确检测学习者的发音错误,还应给出有效的纠错建议。本文针对日本学生学习汉语中出现的前后鼻音混淆偏误,以第二和第三共振峰(F2和F3)为关键线索,建立SVM分类模型,实现了前后鼻音偏误的自动检测,同时比较了过渡段和元音稳定段信息以及MFCC参数和共振峰参数对鼻音偏误检测的作用效果。实验一表明:过渡段共振峰的诊断率(79.7%),高于元音稳定段共振峰的诊断率(74.4%)。实验二比较了共振峰与MFCC参数的检测效果,结果表明:共振峰参数不仅可以提供较多反馈信息,还可以达到较高诊断率(86.1%)。

关键词：计算机辅助发音训练发音偏误检测鼻音感知关键线索

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