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基于viterbi解码的中文合成音库韵律短语边界自动标注

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清华大学学报（自然科学版） 2011年第9期51卷 1276-1281页

作者：杨辰雨朱立新凌震华戴礼荣中国科学技术大学电子工程与信息科学系讯飞语音实验室合肥230027 中国电子科技集团公司第二十八研究所南京210007

该文提出了一种基于viterbi解码的中文合成音库韵律短语边界自动标注方法,以降低大语料库单元拼接合成系统的构建成本。该方法分为模型训练和韵律标注两阶段:模型训练阶段得到频谱、基频和音素时长的上下文相关隐Markov模型(hidden Mark... 详细信息

该文提出了一种基于viterbi解码的中文合成音库韵律短语边界自动标注方法,以降低大语料库单元拼接合成系统的构建成本。该方法分为模型训练和韵律标注两阶段:模型训练阶段得到频谱、基频和音素时长的上下文相关隐Markov模型(hidden Markov model,HMM);标注阶段借助训练得到的模型采用viterbi解码完成韵律短语自动标注。实验结果表明:该方法进行韵律短语边界标注时的F-score值达到77.64%,超过了人工标注时不同标注人员之间的一致性水平;另外该方法可以方便地增加待标注韵律属性,具有良好的扩展性。

关键词：语音合成自动韵律标注 viterbi解码上下文相关隐Markov模型

数字卫星电视接收机信道解码电路中的viterbi解码

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中国有线电视 2004年第17期 41-42页

作者：华兴潮聊城大学山东聊城252059

1概述数字卫星电视接收机的电子调谐解调器产生的正交模拟I、Q两路基带信号,须送到数字解调与信道解码电路进行进一步处理.数字解调与信道解码电路的功能是将模拟I、Q基带信号进行数字化变换后,用数字信号处理方式进一步进行数字解调和... 详细信息

1概述数字卫星电视接收机的电子调谐解调器产生的正交模拟I、Q两路基带信号,须送到数字解调与信道解码电路进行进一步处理.数字解调与信道解码电路的功能是将模拟I、Q基带信号进行数字化变换后,用数字信号处理方式进一步进行数字解调和解码.数字解调后得到的最佳取样值,还应该在信道解码模块中对传输过程中出现的误码进行校正,以得到误码率低的输出码流,保证图像和声音的质量.信道解码包括卷积解码、去交织、R-S解码和能量扩散等部分.

关键词：数字卫星电视接收机信道解码 viterbi解码硬判决软判决

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利用有限资源实现高速viterbi解码

电子测量技术 2003年第2期26卷 39-40页

作者：王丽王金刚天津大学

文中提供一种分组方法简单,兼顾连线复杂性与存储空间有限性的viterbi解码方法,并提出三种处理方法,可以依据实际情况选定所需的处理结构。

关键词： viterbi解码加比选单元路径量度支路量度卷积码分组

基于viterbi解码的中文合成音库韵律短语边界自动标注

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基于Viterbi解码的中文合成音库韵律短语边界自动标注

基于GPU的viterbi并行解码算法的设计与实现

第十一届全国人机语音通讯学术会议

作者：杨辰雨朱立新凌震华戴礼荣中国科学技术大学电子工程与信息科学系讯飞语音实验室中国电子科技集团公司第二十八研究所

关键词：语音合成自动韵律标注 viterbi解码上下文相关隐Markov模型

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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电视技术 2017年第4期41卷 189-195页

作者：李俊鹏余心乐徐伟掌中国传媒大学广播电视数字化工程中心北京100024

针对GPU并行计算特征,对viterbi解码自身做了并行处理探索,并提出使用Zero-Termination卷积码来实现基于GPU的viterbi解码分块并行处理。设计的实现结果表明:Zero-Termination卷积码的简单而适用于GPU分块并行;误码率降低,特别是在信噪... 详细信息

针对GPU并行计算特征,对viterbi解码自身做了并行处理探索,并提出使用Zero-Termination卷积码来实现基于GPU的viterbi解码分块并行处理。设计的实现结果表明:Zero-Termination卷积码的简单而适用于GPU分块并行;误码率降低,特别是在信噪比低的情况下,Zero-Termination卷积码误码率比不损失码率的卷积码要低。同时,还实现了基于GPU的7,9,15三种不同约束长度的viterbi解码,获得了良好的误码性能曲线及高吞吐率表现。

关键词：行计算 Zero—Termination卷积码 viterbi解码 GPU

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普通话连续数字串语音识别的持续时间模型

上海交通大学学报 2002年第10期36卷 1529-1532页

作者：董蓉袁俊朱杰上海交通大学电子工程系上海200030

在普通话连续数字串的识别中 ,与传统 HMM在持续时间模型上的错误假设有关的删除与插入错误所占比例可达 2 4 .2 3% .基于此 ,在 viterbi解码中引入持续时间模型信息 .对多种带参函数分布的持续时间模型在理论和实验上的比较分析都证明... 详细信息

在普通话连续数字串的识别中 ,与传统 HMM在持续时间模型上的错误假设有关的删除与插入错误所占比例可达 2 4 .2 3% .基于此 ,在 viterbi解码中引入持续时间模型信息 .对多种带参函数分布的持续时间模型在理论和实验上的比较分析都证明了 Gamma分布更能精确反映汉语字模型的持续时间特性 .文中还在外惩罚模型的基础上提出了预加重分段内惩罚持续时间模型和全局内惩罚持续时间模型两种改进算法 .实验表明 ,结合持续时间模型的语音识别算法可以有效地减少删除与插入错误率 ,使总体识别错误率比基带系统减少了 47.74% .

关键词：普通话连续数字串持续时间模型 viterbi解码连续语音识别 Gamma分布惩罚函数