英汉语音翻译系统的关键技术分析

介绍了国内外语音翻译系统的研究现状,分析了语音翻译系统的基本特点和工作原理,并结合作者在汉语语音识别与合成、英汉机器翻译等方面的工作,探讨了英汉语音翻译系统的设计与实现中的一些关键问题。     

微处理机控制的话音/数据内插系统

本文介绍了一个用微处理机控制的话音数据内插系统.该系统利用话音内插原理增加载波电路的容量,可以在一个载波电话电路上传输一路话音信号的同时再传输一个50～9600bit/s 的数据信号.该系统由两个终端组成,每一个终端均由一个微处理机控制.微处理机用以进行话音检测和系统的控制.其它部分由硬件构成.所有软件程序均可以固化在EPROM 上.经计算机模拟和硬件电路测试分析,获得了满意的结果.     

一种基于ACELP的4.75kb/s语音编码算法

基于代数码激励线性预测(ACELP)算法，介绍了一种编码速率为4．75kb／s的语音编码算法。算法采用高效的码本结构和码本搜索技术。核算法运算量小，延时小。首先对算法进行了概述，然后分别对算法所采用的开环基音周期分析、自适应码本搜索、代数码本结构以及代数码本搜索方式进行了介绍，重点对算法的代数码本结构和所采用的代数码本搜索方式进行了详细分析。定点C语言模拟结果表明，该算法在4．75kb／s速率上可以合成很高音质的话音。     

影响英语语音感知与产出的年龄因素

在二语语音研究领域,年龄方面的研究备受关注也充满争议。国外有许多实验研究,其研究对象一般为目的语国家移民,对母语环境外语学习者的研究不多。国内研究多为思辨性的分析和讨论,缺乏有说服力的实验数据。文章在国内外研究成就的基础上,选取了学习背景相似、学习时间相当的80名中学生进行了语音听辨和朗读测试实验,旨在考察英语学习起始年龄对无自然语境、主要通过课堂学习英语的中国学生的语音感知和产出的影响。实验结果表明年龄对语音产出有影响,对感知无显著影响。语音感知与产出并不同步。     

一种基于ACELP的4.8kb/s高质量语音编码算法

介绍了一种基于代数码激励线性预测（ACELP）的4.8kb/s语音编码算法。首先对算法进行了概述,然后分别对算法所采用的基音周期估计,基音预测,代数码本结构以及代数码本搜索方式进行了介绍。重点对算法所采用的代数码本搜索技术进行了详细分析。定点C语言模拟结果表明,该算法在4.8kb/s速率上可以合成很高音质的话音。     

汉语语言可懂度客观评价的STI与SII方法实验对比研究

语言传输指数STI和语言可懂度指数SII为当前语言可懂度的两个主要客观评价体系.对STI和SII计算模型和测量结果的研究表明,二者并没有本质上的区别,测量结果的差别也主要是由采用的具体方法不同造成的;STI和SII的汉语语言可懂度主、客观评价关系曲线差别也不大,都可以用来对汉语的语言可懂度进行客观评价.但考虑到SII的测量过程更为复杂,在传统建筑声学等领域的应用也不具有优势,以及ANSI S3.5对测量条件限制的相对宽松可能会带来数据之间的可比性降低等因素,STI更适用于对汉语语言可懂度的客观评价.     

语音信号非线性特征的数值表示

分析了语音信号的非线性特征，用傅里叶谱、吸引子、分维数、李亚普诺夫指数等非线性动力学行为的数值特征表征了语音信号的非线性特征。采用时延语音序列重构语音吸引子，用计盒分维数计算语音波形的分维数。实验结果显示语音波形具有分形特征，语音中存在混沌。     

一种人机交互语音切分系统

对于大规模的语音语料,语音切分方法主要有传统的人工切分和机器自动化切分2种方式.人工切分大规模语音语料的切分质量易控制,但效率低、成本高;机器自动化切分效率高,但后期查找切分错误时任务极其繁重.因而提出一种人机交互语音切分系统,切分人员可选择自动切分算法,设置切分参数,修改有问题的自动切分结果,同时可自动生成用于HTK训练的标注文件.以课题组采集的1 000个普米语语音文件为研究对象,以普米语孤立词为切分基元,机器自动化切分存在难以避免的切分错误,后期检查时工作量巨大;然而使用本文提出的人机交互语言切分系统进行切分,切分人员在无需高认知度的情况下也可做到近100%的切分正确率.     

多重分形维数在语音分割和语音识别中的应用

语音气流中具有混沌特征,而分形可以定量地分析混沌现象,故分形可作为分析语音信号的数学工具．由于传统的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ－Ｂｅｓｉｃｏｖｉｔｃｈ 维数没有考虑关于集合中点的分布信息,本文引入多重分形维数来克服上述缺点．实验表明,多重分形维数语音分割方法明显好于单一Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ－Ｂｅｓｉｃｏｖｉｔｃｈ 分形维数的语音分割方法     

语音信号基本载体的研究

语音信号特征的提取是语音识别的基础，目前使用的特征提取方法要将语音信息经多次复杂变换后提取特性。这样，往往满足不了实时性要求。该文对原始语音信号做简单处理，的实验，证明了经简单处理后语间信号波形比原始波形简单，直观，计算频域特征和自相关特征等简单方便，实时性好，并有望从中进一步发现新的语音特征提取方法。