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汉语语音识别中基于区分性权重训练的声调集成方法

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声学学报 2008年第1期33卷 1-8页

作者：黄浩朱杰上海交通大学电子工程系上海200240

提出一种区分性方法,将声调信息加入大词汇量连续语音识别系统中。该方法根据最小音子错误准则,区分性地圳练模型相关的概率权重。利用这些权重对传统基于传统谱特征的隐马尔可夫模型概率以及声调模型概率进行加权,通过调整模型之间的... 详细信息

提出一种区分性方法,将声调信息加入大词汇量连续语音识别系统中。该方法根据最小音子错误准则,区分性地圳练模型相关的概率权重。利用这些权重对传统基于传统谱特征的隐马尔可夫模型概率以及声调模型概率进行加权,通过调整模型之间的作用程度提高系统识别率。推导了利用扩展Baum-welch算法的权重更新公式。对不同模型权重组合策略进行了评估,并利用权重之间的平滑方法来克服权重训练过拟合的问题。分别通过大词汇连续语音的带调音节输出和汉字输出两种识别任务来验证区分性模型权重训练的性能。实验结果表明在两种识别任务上,区分性的模型权重较使用全局模型权重分别获得9.5%以及4.7%的相对误识率降低。这表明了区分性模型权重对提高声调集成性能的有效性。

关键词：汉语语音识别权重训练集成方法区分性声调隐马尔可夫模型 Baum-Welch算法语音识别系统

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汉语语音识别中基频特征的直接声学建模方法

计算机工程与应用 2009年第30期45卷 132-134,164页

作者：黄浩哈力旦新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆大学电气工程学院乌鲁木齐830046

提出了隐条件随机场对断续基音频率序列进行直接声学建模的方法,该方法针对汉语语音中基频值在清音段连续,浊音段断续的特点,根据隐条件随机场区别于隐马尔可夫模型的重要特性——无需对观察值采用统一的建模方式,直接对不连续基频值与... 详细信息

提出了隐条件随机场对断续基音频率序列进行直接声学建模的方法,该方法针对汉语语音中基频值在清音段连续,浊音段断续的特点,根据隐条件随机场区别于隐马尔可夫模型的重要特性——无需对观察值采用统一的建模方式,直接对不连续基频值与连续谱特征观察值一起进行声学建模。大词汇语音库上的汉语带调音节分类实验表明,隐条件随机场下对断续基音频率序列的直接建模较使用清音段人工平滑基频特征的识别率有明显的提高,还给出了与不同区分性准则训练的隐马尔可夫声学模型的实验性能的比较。

关键词：隐条件随机场汉语语音识别声学模型

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汉语语音识别中的区分性声调建模方法

计算机工程与应用 2009年第11期45卷 178-182页

作者：黄浩朱杰哈力旦上海交通大学电子工程系上海200240 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆大学电气工程学院乌鲁木齐830046

提出从特征提取参数、模型参数对隐马尔可夫声调模型进行区分型训练,来提高声调识别率;提出模型相关的权重对谱特征模型和声调模型的概率进行加权,并根据最小音子错误区分性目标函数对权重进行训练,来提高声调模型加入连续语音识别时的... 详细信息

提出从特征提取参数、模型参数对隐马尔可夫声调模型进行区分型训练,来提高声调识别率;提出模型相关的权重对谱特征模型和声调模型的概率进行加权,并根据最小音子错误区分性目标函数对权重进行训练,来提高声调模型加入连续语音识别时的性能。声调识别实验表明区分性的声调模型训练以及特征提取方法显著提高了声调识别率。区分性模型权重训练能够在声调模型加入之后进一步连续语音识别系统的识别率。

关键词：区分性训练声调建模汉语语音识别特征提取

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汉语语音识别的现状与展望

语文建设 1992年第6期 35-37页

作者：吴文虎

80年代以来,信息科学的发展速度与对社会的巨大推动作用,超出了人们的想象,特别是超大规模集成电路与微型计算机的推陈出新,更是令人叹为观止。科学技术是第一生产力的论断得到了最为透彻的证明。10年改革开放,我国的经济实力有了很大增... 详细信息

80年代以来,信息科学的发展速度与对社会的巨大推动作用,超出了人们的想象,特别是超大规模集成电路与微型计算机的推陈出新,更是令人叹为观止。科学技术是第一生产力的论断得到了最为透彻的证明。10年改革开放,我国的经济实力有了很大增长,在信息技术与产业方面也有了长足的进步,汉字信息系统业已达到国际先进水平。进入90年代,工业企业的管理,军事方面的应用等。

关键词：汉语语音识别汉字信息系统微型计算机工业企业听觉模型语音特征参数短时过零率信息科学短时能量手写体汉字识别

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基于单边自相关线性预测噪声中汉语语音识别

北京大学学报（自然科学版） 2000年第5期36卷 672-680页

作者：黄新宇吴淑珍北京大学电子学系北京100871

对含噪语音在自相关域上进行处理 ,以其自相关函数值为参数进行端点检测 ,以基于单边自相关序列的LPC倒谱系数作为语音的特征参数进行语音识别 ,实验表明 :这种方法较好地消除了噪声对语音信号的干扰 ,并获得了较高的识别率。在信号的... 详细信息

对含噪语音在自相关域上进行处理 ,以其自相关函数值为参数进行端点检测 ,以基于单边自相关序列的LPC倒谱系数作为语音的特征参数进行语音识别 ,实验表明 :这种方法较好地消除了噪声对语音信号的干扰 ,并获得了较高的识别率。在信号的信噪比低而自相关性又强时 ,此法能体现出不同一般的优势 ,为实际应用提供了可能。

关键词：单边自相关序列线性预测编码汉语语音识别

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全音节连续汉语语音识别的研究

信号处理 1994年第3期10卷 161-167页

作者：傅晓林道发杨家沅四川大学计算中心

在大词汇量连续汉语语音识别的研究中，我们根据汉语语音自身的特点，选用全音节作为识别单元，与音对文法相结合，以期达到实现大词汇量语音识别的目的．实现连续语音识别时，不需预先切分音节，而使用帧同步型网络搜索算法并在搜索中... 详细信息

在大词汇量连续汉语语音识别的研究中，我们根据汉语语音自身的特点，选用全音节作为识别单元，与音对文法相结合，以期达到实现大词汇量语音识别的目的．实现连续语音识别时，不需预先切分音节，而使用帧同步型网络搜索算法并在搜索中予以音长控制，用180句未训练过的任意词组成的无文本约束的连续语句对系统进行测试评估，获得了40.40％的音节识别率．

关键词：汉语语音识别元音识别搜索算法

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强噪声环境下汉语语音识别的模糊分类算法

北京理工大学学报 1997年第6期17卷 686-690页

作者：苏广川北京理工大学电子工程系

论述了强背景噪声环境下利用模糊分类算法对大词汇量的汉语语音进行分类识别，根据噪声中的汉语语音特点，采用有边界的交叉分类和无边界的模糊分类相结合的措施，较成功地解决了强噪声环境下的汉语语音分类．该算法在７５ｄＢ的强噪声... 详细信息

论述了强背景噪声环境下利用模糊分类算法对大词汇量的汉语语音进行分类识别，根据噪声中的汉语语音特点，采用有边界的交叉分类和无边界的模糊分类相结合的措施，较成功地解决了强噪声环境下的汉语语音分类．该算法在７５ｄＢ的强噪声环境下，对５００个汉语短语进行识别，其识别精度达到９５％，取得了较好的识别效果．

关键词：强噪声环境汉语语音识别模糊分类法语音识别

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基于拼音约束联合学习的汉语语音识别

中文信息学报 2022年第10期36卷 167-172页

作者：梁仁凤余正涛高盛祥黄于欣郭军军许树理昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆明650500

当前的语音识别模型在英语、法语等表音文字中已取得很好的效果。然而,汉语是一种典型的表意文字,汉字与语音没有直接的对应关系,但拼音作为汉字读音的标注符号,与汉字存在相互转换的内在联系。因此,在汉语语音识别中利用拼音作为解码... 详细信息

当前的语音识别模型在英语、法语等表音文字中已取得很好的效果。然而,汉语是一种典型的表意文字,汉字与语音没有直接的对应关系,但拼音作为汉字读音的标注符号,与汉字存在相互转换的内在联系。因此,在汉语语音识别中利用拼音作为解码时的约束,可以引入一种更接近语音的归纳偏置。该文基于多任务学习框架,提出一种基于拼音约束联合学习的汉语语音识别方法,以端到端的汉字语音识别为主任务,以拼音语音识别为辅助任务,通过共享编码器,同时利用汉字与拼音识别结果作为监督信号,增强编码器对汉语语音的表达能力。实验结果表明,相比基线模型,该文提出的方法取得了更优的识别效果,词错误率降低了2.24%。

关键词：端到端汉语语音识别联合学习拼音

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一种面向汉语语音识别的口形形状识别方法

软件学报 1999年第2期10卷 205-209页

作者：钟晓周昌乐俞瑞钊浙江大学计算机系智能软件实验室杭州大学计算机系视听实验室

借助汉语发音口形的生理特点，在音素识别这一水平上进行汉语语音的辅助识别，具体给出了一种口形形状识别和灰度的统计方法及其具体实现．实验结果基本与理论估算相吻合，对５个元音的口形区别正确率在８０％以上。

关键词：汉语语音识别口语看话模式识别口形形状识别