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基于独立说话人模型的语音转换

基于独立说话人模型的语音转换

作者：曾道建苏州大学

学位级别：硕士

语音转换是指将源说话人的语音经过转换,使之听起来像是目标说话人的语音。语音主要包括语义信息和说话人的个性化信息,语音转换是通过改变与源说话人个性特征有关的声学特征参数,而保留语义信息不变,使得转换后的语音的个性特征与目标... 详细信息

语音转换是指将源说话人的语音经过转换,使之听起来像是目标说话人的语音。语音主要包括语义信息和说话人的个性化信息,语音转换是通过改变与源说话人个性特征有关的声学特征参数,而保留语义信息不变,使得转换后的语音的个性特征与目标说话人更接近。传统的语音转换往往采用平行语料训练源-目标说话人联合语音模型并由此推导相应的语音转换规则,但实际应用中不仅难以得到完全平行的语料,而且训练联合语音模型需要消耗大量的计算、系统扩展不方便。本课题研究一种基于完全独立的说话人语音模型进行语音转换的方法,主要内容包括: 1.研究STRAIGHT分析与合成算法,基于STRAIGHT平台调整与说话人个性特征有关的参数。 2.采用平行语料,以GMM为联合语音模型建立语音转换基准系统,分析高斯混合模型（GMM）的特点。 3.提出结构化高斯混合模型（SGMM: Structured Gaussian Mixture Model）描述说话人的声学特征空间。 4.研究怎样使用全局声学结构（AUS: Acoustical Universal Structure）对齐不同SGMM中的高斯分布。 5.给出基于独立说话人模型的语音转换系统总体框架,并编程实现整个系统。ABX和MOS实验表明论文提出的语音转换方法可以得到与传统的平行语料联合训练方法接近的转换性能,并且转换语音的目标说话人识别正确率达到94.5%。实验结果充分说明了本课题提出的方法不仅具有较好的转换性能,而且具有较小的训练量和很好的系统扩展性。

关键词：语音转换独立说话人模型 SGMM AUS STRAIGHT

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基于序列到序列模型的法律问题关键词抽取

清华大学学报（自然科学版） 2019年第4期59卷 256-261页

作者：曾道建童国维戴愿李峰韩冰谢松县长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114 长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室长沙410114 湖南数定智能科技有限公司长沙410013

传统的关键词抽取算法不能够抽取那些没有在文本当中出现过的关键词,因此在抽取法律问题(短文本)的关键词任务上效果不佳。该文提出了一种基于强化学习的序列到序列(seq2seq)模型来从法律问题中抽取关键词。首先,编码器将给定法律问题... 详细信息

传统的关键词抽取算法不能够抽取那些没有在文本当中出现过的关键词,因此在抽取法律问题(短文本)的关键词任务上效果不佳。该文提出了一种基于强化学习的序列到序列(seq2seq)模型来从法律问题中抽取关键词。首先,编码器将给定法律问题文本的语义信息压入一个密集矢量;然后,解码器自动生成关键词。因为在关键词抽取任务中,生成的关键词的前后顺序无关紧要,所以引入强化学习来训练所提出的模型。该模型结合了强化学习在决策上的优势和序列到序列模型在长期记忆方面的优势,在真实数据集上的实验结果表明,该模型在关键词抽取任务上有较好的效果。

关键词：抽取序列到序列模型强化学习

基于Word2vec的自然语言隐写分析方法

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计算机工程 2019年第3期45卷 309-314页

作者：喻靖民向凌云曾道建长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室长沙410114 长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114 长沙理工大学智能道路与车路协同湖南省重点实验室长沙410114

为数字化表示文本内容的语义信息,并提高基于同义词替换的隐写文本检测精度,提出一种新的自然语言隐写分析方法。利用Word2vec对大规模语料库进行训练获得包含丰富语义信息的多维词向量,使用同义词及其上下文词向量之间的余弦距离度量2... 详细信息

为数字化表示文本内容的语义信息,并提高基于同义词替换的隐写文本检测精度,提出一种新的自然语言隐写分析方法。利用Word2vec对大规模语料库进行训练获得包含丰富语义信息的多维词向量,使用同义词及其上下文词向量之间的余弦距离度量2个词之间的相关度,并计算同义词在特定上下文中的合适度。根据信息嵌入过程中同义词替换操作对文本同义词合适度的影响提取检测特征形成特征向量,采用贝叶斯分类模型训练特征向量得到隐写分析特征,从而识别隐写文本。实验结果表明,该方法对于不同嵌入率下隐写文本的平均检测精确率和召回率分别达到97.71%和92.64%,具有较好的检测性能。

关键词：自然语言词向量同义词替换隐写分析上下文合适度

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多尺寸池化卷积神经网络的人体行为识别研究

小型微型计算机系统 2017年第8期38卷 1893-1898页

作者：周书仁谭凤曾道建长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室长沙410114 长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114

人体行为识别任务中传统方法一般是先提取特征,然后训练分类器对人体行为进行分类,传统的特征提取方法存在提取信息不全面、难以提取有效特征等缺点,针对此问题,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)来完成人体行为识别... 详细信息

人体行为识别任务中传统方法一般是先提取特征,然后训练分类器对人体行为进行分类,传统的特征提取方法存在提取信息不全面、难以提取有效特征等缺点,针对此问题,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)来完成人体行为识别任务,特征提取和模式分类是由同一个网络完成,是一个自动学习特征的过程,并且提出Multi-Size Pooling(多尺寸池化)来解决输入图片大小不同的问题,使网络能够接受任意尺寸的输入图像.实验表明,改进的CNN在行为识别上有较高的识别率.

关键词：行为识别卷积神经网络多尺寸池化模式识别

跨文化传播中的人工智能:应用场景、伦理风险与治理路径

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科技智囊 2023年第8期 64-70页

作者：颜静曾道建湖南师范大学外国语学院湖南长沙410081 湖南师范大学信息科学与工程学院湖南长沙410081 湖南师范大学语言与文化研究院湖南长沙410081

当前,人工智能技术在各大新闻和社交媒体中广泛应用,为信息传播带来了极大的便利,但也催生了交互过程中的支配、隐私、歧视等伦理问题。文章从传播过程出发,梳理了人工智能应用下跨文化传播内容的采集、生产、投放和管理的应用场景,分... 详细信息

当前,人工智能技术在各大新闻和社交媒体中广泛应用,为信息传播带来了极大的便利,但也催生了交互过程中的支配、隐私、歧视等伦理问题。文章从传播过程出发,梳理了人工智能应用下跨文化传播内容的采集、生产、投放和管理的应用场景,分析其在技术实现和技术应用中,可能产生虚假信息和谣言的采集及传播、失业、算法歧视和偏见、隐私泄露、信息茧房、意识形态侵害等伦理风险,提出应加强内容筛选和审查机制、提高算法的透明度和可解释性,完善用户反馈和政府监管机制以及推进职工转岗和企业转型等建议。

关键词：跨文化传播人工智能新兴媒体伦理风险伦理治理

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金庸文本海外译介的评论挖掘与情感分析

数字人文

数字人文 2023年第3期 88-101页

作者：代建华颜静曾道建湖南师范大学语言与文化研究院湖南师范大学外国语学院湖南师范大学信息科学与工程学院

海外读者在读书社区的评论内容表达了读者对于书本译介的情感态度，它是判断译介质量的重要依据，也是译介的海外传播效果的最直观体现，对于我国的文学和文化传播有着重要意义。文章以《射雕英雄传》四卷英译本A Hero Born（《英雄诞... 详细信息

海外读者在读书社区的评论内容表达了读者对于书本译介的情感态度，它是判断译介质量的重要依据，也是译介的海外传播效果的最直观体现，对于我国的文学和文化传播有着重要意义。文章以《射雕英雄传》四卷英译本A Hero Born（《英雄诞生》），A Bond Undone（《未竟之约》），A Snake Lies Waiting（《盘蛇欲出》），A Heart Divided（《心灵困境》）的海外网站的评论内容为研究对象，采用自然语言处理相关的文本挖掘技术和情感分析方法，考察金庸此部小说的海外传播效果，并为其他文学作品的外译和传播提供借鉴。

关键词：金庸《射雕英雄传》评论挖掘情感分析翻译传播

融合预训练语言模型和标签依赖知识的关系抽取方法

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中文信息学报 2022年第1期36卷 75-82页

作者：赵超谢松县曾道建郑菲程琛彭立宏长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410114 湖南数定智能科技有限公司湖南长沙410003 湖南师范大学智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室湖南长沙410081 广州市公安局指挥中心情报信息处广东广州510030

关系抽取旨在从未经标注的自由文本中抽取实体间的关系。然而,现有的方法大都孤立地预测每一个关系而未考虑关系标签相互之间的丰富语义关联。该文提出了一种融合预训练语言模型和标签依赖知识的关系抽取模型。该模型通过预训练模型BER... 详细信息

关系抽取旨在从未经标注的自由文本中抽取实体间的关系。然而,现有的方法大都孤立地预测每一个关系而未考虑关系标签相互之间的丰富语义关联。该文提出了一种融合预训练语言模型和标签依赖知识的关系抽取模型。该模型通过预训练模型BERT编码得到句子和两个目标实体的语义信息,使用图卷积网络建模关系标签之间的依赖图,并结合上述信息指导最终的关系分类。实验结果显示,该文方法性能相较于基线方法得到了显著提高。

关键词：关系抽取预训练模型标签依赖图卷积神经网络

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一种面向公安警情领域的事件抽取方法

中文信息学报 2022年第9期36卷 93-101页

作者：邓秋严谢松县曾道建郑菲程琛彭立宏湖南数定智能科技有限公司湖南长沙410000 湖南师范大学智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室湖南长沙410000 广州市公安局指挥中心情报信息处广东广州510000

公安警情领域存在大量警情文本数据,如何从不同源、不同格式的警情文本中抽取出案情相关信息是公安情报信息处理工作的一个重要内容。基于公安警情领域数据特点,该文提出了一种结合无触发词事件识别和基于阅读理解的事件论元角色分类的... 详细信息

公安警情领域存在大量警情文本数据,如何从不同源、不同格式的警情文本中抽取出案情相关信息是公安情报信息处理工作的一个重要内容。基于公安警情领域数据特点,该文提出了一种结合无触发词事件识别和基于阅读理解的事件论元角色分类的事件抽取方法。该方法首先采用无触发词方法实现事件识别;在事件识别结果的基础上,通过阅读理解方式实现对事件论元角色的分类。实验表明,该文提出的方法在不标注触发词情况下在警情领域数据中能更好地实现事件信息抽取。

关键词：事件抽取无触发词阅读理解

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线性回归的渡船精准定位方法研究

小型微型计算机系统 2018年第7期39卷 1608-1615页

作者：喻一凡曾道建李峰周书仁长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室长沙410114 长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114

由于渡船检测过程中,船只的形状与尺度会不断发生变化,所处的动态背景环境也比较复杂.为实现对渡船准确而快速的检测定位,提出采用基于线性回归的方法,根据对渡船进行初定位所得检测框与真实框(ground truth)之间的偏置信息进行回归训练... 详细信息

由于渡船检测过程中,船只的形状与尺度会不断发生变化,所处的动态背景环境也比较复杂.为实现对渡船准确而快速的检测定位,提出采用基于线性回归的方法,根据对渡船进行初定位所得检测框与真实框(ground truth)之间的偏置信息进行回归训练,进一步调整检测框的位置,实现精确定位;另一方面利用上下文帧间信息,采用序列NMS重打分步骤进行置信度分数调整,减少错漏检问题.实验结果表明,经过线性回归与序列NMS重打分后的检测结果在保证实时性的基础上,提高了检测的准确率.

关键词：线性回归渡船检测精确定位序列NMS 目标检测